内容详情：009-8-神经元个数的作用.mp4 002-1-神经网络要完成的任务分析.mp4 020-2-注意力结构历史故事介绍.mp4 019-1-RNN网络结构原理与问题.mp4 003-2-模型更新方法解读.mp4 004-3-损失函数计算方法.mp4 008-7-神经网络效果可视化分析.mp4 012-2-卷积要完成的任务解读.mp4 016-6-池化层的作用与效果.mp4 006-5-反向传播演示.mp4 001-课程介绍.mp4 022-4-QKV的来源与作用.mp4 014-4-层次结构的作用.mp4 015-5-参数共享的作用.mp4 007-6-神经网络整体架构详细拆解.mp4 011-1-卷积神经网络概述分析.mp4 005-4-前向传播流程解读.mp4 018-8-经典网络架构概述.mp4 013-3-卷积计算详细流程演示.mp4 062-6-字符预处理转换ID.mp4 064-8-网络模型预测结果输出.mp4 058-2-文本数据处理基本流程分析.mp4 061-5-预料表与字符切分.mp4 041-2-卷积网络参数解读.mp4 063-7-LSTM网络结构基本定义.mp4 039-4-模型学习与预测.mp4 033-5-损失与训练模块分析.mp4 060-4-训练模型所需基本配置参数分析.mp4 048-6-输出类别个数修改.mp4 036-1-任务与数据集解读.mp4 052-10-测试结果演示分析.mp4 057-1-数据集与任务目标分析.mp4 045-3-数据集与模型选择.mp4 050-8-模型训练方法.mp4 037-2-参数初始化操作解读.mp4 046-4-迁移学习方法解读.mp4 040-1-输入特征通道分析.mp4 049-7-优化器与学习率衰减.mp4 034-6-训练一个基本的分类模型.mp4 072-3-Embedding模块实现方...等。
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