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内容详情：网盘资源分享群.jpg 300T精品资源入口.txt 061-5-预料表与字符切分.mp4 064-8-网络模型预测结果输出.mp4 056-3-Dataloader中需要实现的方法分析.mp4 057-1-数据集与任务目标分析.mp4 060-4-训练模型所需基本配置参数分析.mp4 063-7-LSTM网络结构基本定义.mp4 055-2-图像数据与标签路径处理.mp4 058-2-文本数据处理基本流程分析.mp4 062-6-字符预处理转换ID.mp4 054-1-Dataloader要完成的任务分析.mp4 059-3-命令行参数与DEBUG.mp4 052-10-测试结果演示分析.mp4 045-3-数据集与模型选择.mp4 046-4-迁移学习方法解读.mp4 044-2-数据增强模块.mp4 018-8-经典网络架构概述.mp4 033-5-损失与训练模块分析.mp4 050-8-模型训练方法.mp4 047-5-输出层与梯度设置.mp4 041-2-卷积网络参数解读.mp4 053-4-实用Dataloader加载数据并训练模型.mp4 035-7-参数对结果的影响.mp4 031-3-网络结构定义方法.mp4 037-2-参数初始化操作解读.mp4 010-9-预处理与dropout的作用.mp4 026-8-BERT训练方式分析.mp4 036-1-任务与数据集解读.mp4 051-9-重新训练全部模型.mp4 034-6-训练一个基本的分类模型.mp4 030-2-基本模块应用测试.mp4 039-4-模型学习与预测.mp4 027-1-PyTorch框架与其他框架区别分析.mp4 025-7-整体架构总结.mp4 005-4-前向传播流程解读.mp4 043-1-任务分析与图像数据基本处理.mp4 002-1-神经网络要完成的任务分析.mp4 013...等。
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