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内容详情：045-3-数据集与模型选择.mp4 052-10-测试结果演示分析.mp4 056-3-Dataloader中需要实现的方法分析.mp4 034-6-训练一个基本的分类模型.mp4 049-7-优化器与学习率衰减.mp4 022-4-QKV的来源与作用.mp4 054-1-Dataloader要完成的任务分析.mp4 062-6-字符预处理转换ID.mp4 038-3-训练流程实例.mp4 059-3-命令行参数与DEBUG.mp4 069-1-视觉transformer要完成的任务解读.mp4 017-7-整体网络结构架构分析.mp4 048-6-输出类别个数修改.mp4 067-2-服务端处理与预测函数.mp4 060-4-训练模型所需基本配置参数分析.mp4 066-1-基本结构与训练好的模型加载.mp4 072-3-Embedding模块实现方法.mp4 051-9-重新训练全部模型.mp4 014-4-层次结构的作用.mp4 044-2-数据增强模块.mp4 035-7-参数对结果的影响.mp4 070-1-项目源码准备.mp4 027-1-PyTorch框架与其他框架区别分析.mp4 063-7-LSTM网络结构基本定义.mp4 036-1-任务与数据集解读.mp4 021-3-self-attention要解决的问题.mp4 026-8-BERT训练方式分析.mp4 074-5-QKV计算方法.mp4 033-5-损失与训练模块分析.mp4 075-6-特征加权分配.mp4 064-8-网络模型预测结果输出.mp4 010-9-预处理与dropout的作用.mp4 011-1-卷积神经网络概述分析.mp4 032-4-数据源定义简介.mp4 030-2-基本模块应用测试.mp4 023-5-多头注意力机制的效果.mp4 043-1-任务分析与图像数据基本处理...等。
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