内容详情：233.pdf 【学习_工作_生活_娱乐_一应俱全】.png 019-1-RNN网络结构原理与问题.mp4 072-3-Embedding模块实现方法.mp4 030-2-基本模块应用测试.mp4 070-1-项目源码准备.mp4 069-1-视觉transformer要完成的任务解读.mp4 026-8-BERT训练方式分析.mp4 044-2-数据增强模块.mp4 023-5-多头注意力机制的效果.mp4 042-3-卷积网络模型训练.mp4 037-2-参数初始化操作解读.mp4 008-7-神经网络效果可视化分析.mp4 046-4-迁移学习方法解读.mp4 049-7-优化器与学习率衰减.mp4 027-1-PyTorch框架与其他框架区别分析.mp4 034-6-训练一个基本的分类模型.mp4 010-9-预处理与dropout的作用.mp4 017-7-整体网络结构架构分析.mp4 009-8-神经元个数的作用.mp4 074-5-QKV计算方法.mp4 002-1-神经网络要完成的任务分析.mp4 043-1-任务分析与图像数据基本处理.mp4 020-2-注意力结构历史故事介绍.mp4 003-2-模型更新方法解读.mp4 014-4-层次结构的作用.mp4 001-课程介绍.mp4 004-3-损失函数计算方法.mp4 075-6-特征加权分配.mp4 028-2-CPU与GPU版本安装方法解读.mp4 064-8-网络模型预测结果输出.mp4 031-3-网络结构定义方法.mp4 076-7-完成前向传播.mp4 029-1-数据集与任务概述.mp4 059-3-命令行参数与DEBUG.mp4 041-2-卷积网络参数解读.mp4 005-4-前向传播流程解读.mp4 047-5-输出层与梯度设置.mp4 063-7-LSTM网络结构基本定义.mp4 ...等。
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