内容详情:070-1-项目源码准备.mp4 075-6-特征加权分配.mp4 073-4-分块要完成的任务.mp4 072-3-Embedding模块实现方法.mp4 071-2-源码DEBUG演示.mp4 076-7-完成前向传播.mp4 077-8-损失计算与训练.mp4 069-1-视觉transformer要完成的任务解读.mp4 074-5-QKV计算方法.mp4 068-3-基于Flask测试模型预测结果.mp4 066-1-基本结构与训练好的模型加载.mp4 067-2-服务端处理与预测函数.mp4 065-9-模型训练任务与总结.mp4 033-5-损失与训练模块分析.mp4 035-7-参数对结果的影响.mp4 056-3-Dataloader中需要实现的方法分析.mp4 043-1-任务分析与图像数据基本处理.mp4 034-6-训练一个基本的分类模型.mp4 038-3-训练流程实例.mp4 063-7-LSTM网络结构基本定义.mp4 048-6-输出类别个数修改.mp4 058-2-文本数据处理基本流程分析.mp4 042-3-卷积网络模型训练.mp4 047-5-输出层与梯度设置.mp4 060-4-训练模型所需基本配置参数分析.mp4 062-6-字符预处理转换ID.mp4 053-4-实用Dataloader加载数据并训练模型.mp4 036-1-任务与数据集解读.mp4 057-1-数据集与任务目标分析.mp4 050-8-模型训练方法.mp4 039-4-模型学习与预测.mp4 055-2-图像数据与标签路径处理.mp4 046-4-迁移学习方法解读.mp4 059-3-命令行参数与DEBUG.mp4 064-8-网络模型预测结果输出.mp4 054-1-Dataloader要完成的任务分析.mp4 040-1-输入特征通道分析.mp4 049-7...等。
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