0基本 AI新手入门实战演练(深度神经网络 Pytorch) 浅显易懂/0基础入门/实例实战演练/转专业提高
课程大纲
001-课程简介.mp4
002-1-神经元网络要解决的问题剖析.mp4
003-2-实体模型升级方式讲解.mp4
004-3-交叉熵计算方式.mp4
005-4-前向传指步骤讲解.mp4
006-5-反方向传指演试mp4
007-6-神经元网络整体框架详尽拆卸.mp4
008-7-神经元网络实际效果大数据可视化.mp
009-8-神经细胞数量的功效.mp4
010-9-预备处理与dropout的功效.mp4
011-1-神经网络简述剖析.mp4
012-2-卷积和要解决的问题讲解.mp4
013-3-卷积计算详尽步骤江示.mp4
014-4-层级结梅的功效.mp4
015-5-参数共享的功效.mp4
016-6-池化层的作用与数果.mp4
017-7-总体网络架构架构分析.mp4
018-8-传统网络结构简述mp4
019-1-RNN网络架构原理和难题mp4
020-2-专注力构造历史典故详细介绍.mp4
021-3-self-attention需要解决的问题mg4
022-4-0KV的柔源和作用.mp4
023-5-双头注意机制的值果.mp4
024-6-位置编码与视频解码器.mp4
025-7-整体框架汇总.mp4
026-8-BERT训练方法剖析.mg4
027-1-PyTorch架构与其它架构差别剖析.mp4
028-2-CPU与GPU版本号安装步骤讲解mp
029-1-数据与任务简述.mp4
030-2-基本上控制模块测试验证.mp4
031-3-网络架构定义方法.mp4
032-4-数据库界定介绍.mp4
033-5-损实与训练控制模块剖析.mp
034-6-练习一个基本的分类算法mp
035-7-主要参数对结果产生的影响.mp4
036-1-每日任务与数据理解.mp4
037-2-参数初始化实际操作讲解.m4
038-3-练习步骤案例.mp4
039-4-实体模型学习培训与预测.mp4
040-1-键入特点安全通道剖析.mp4
041-2-卷积网络主要参数讲解.m4
042-3-卷积网络模型推理.mp4
043-1-任务说明与图像信息基本处理mp4
044-2-数据增强控制模块.mp4
045-3-数据与模型选择.mp4
046-4-迁移学习方式讲解.mp4
047-5-输出层与棵度设定.mp4
048-6-导出类型数量改动.mp4
049-7-优化器与学习率损耗.mp4
050-8-模型推理方式.mp4
051-9-再次练习所有实体模型.mp4
052-10-检测结果演试剖析.mp4
053-4-好用Dataloader加裁数据信息并训练算法mp
054-1-Dataloader要解决的问题剖析.mp4
055-2-图博教据与标识途径解决.mp4
056-3-Dataloader中需要实现的办法剖析.mp4
057-1-数据与任务目标分析.mp4
058-2-文字数据处理方法基本上流程分析.mp4
059-3-argv与DEBUG.mp4
060-4-训练算法需要基本上配置信息剖析.mp4
061-5-意料表与学特分割.mp4
062-6-标识符预备处理变换ID.mp4
063-7-LSTM网络架构基本上界定.mp4
064-8-互联网模型预测结论导出.mp4
065-9-模型推理每日任务与总结.mp4
066-1-结构特点与训练好一点的实体模型加款.mp4
067-2-服务器端解决与预测国数.mp4
068-3-根据Flask测试模型预测结果.mp4
069-1-视觉效果transformer要解决的问题讲解.mp4
070-1-项目源码提前准备.mp4
071-2-源代码DEBUG演试mp4
072-3-Embedding控制模块完成方式.mp4
073-4-分层要解决的问题.mp4
074-5-QKV计算方式.mp4
075-6-特点权重计算分派.mp4
076-7-进行前向计算.mp4
077-8-损害计算与练习mp4
