内容详情:233.pdf 069-1-视觉transformer要完成的任务解读.mp4 026-8-BERT训练方式分析.mp4 070-1-项目源码准备.mp4 030-2-基本模块应用测试.mp4 072-3-Embedding模块实现方法.mp4 019-1-RNN网络结构原理与问题.mp4 029-1-数据集与任务概述.mp4 076-7-完成前向传播.mp4 031-3-网络结构定义方法.mp4 064-8-网络模型预测结果输出.mp4 028-2-CPU与GPU版本安装方法解读.mp4 075-6-特征加权分配.mp4 004-3-损失函数计算方法.mp4 049-7-优化器与学习率衰减.mp4 073-4-分块要完成的任务.mp4 071-2-源码DEBUG演示.mp4 006-5-反向传播演示.mp4 061-5-预料表与字符切分.mp4 053-4-实用Dataloader加载数据并训练模型.mp4 066-1-基本结构与训练好的模型加载.mp4 044-2-数据增强模块.mp4 002-1-神经网络要完成的任务分析.mp4 062-6-字符预处理转换ID.mp4 032-4-数据源定义简介.mp4 001-课程介绍.mp4 013-3-卷积计算详细流程演示.mp4 010-9-预处理与dropout的作用.mp4 014-4-层次结构的作用.mp4 074-5-QKV计算方法.mp4 017-7-整体网络结构架构分析.mp4 060-4-训练模型所需基本配置参数分析.mp4 057-1-数据集与任务目标分析.mp4 067-2-服务端处理与预测函数.mp4 025-7-整体架构总结.mp4 048-6-输出类别个数修改.mp4 077-8-损失计算与训练.mp4 036-1-任务与数据集解读.mp4 056-3-Dataloader中需要实现的方法分析.mp4 ...等。
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