资源投诉 0基础 AI入门实战(深度学习+Pytorch) 通俗易懂0基础入门案例实战跨专业提升
0基础AI入门实战(深度学习+Pytorch)通俗易懂0基础入门案例实战跨专业提升
发布时间: 2025-01-10 13:59:39
文件大小: 共计 77 个文件 ,合计: 2.9GB
发布者: 七年
资源来源: 夸克网盘
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0基础 AI入门实战(深度学习+Pytorch) 通俗易懂0基础入门案例实战跨专业提升 2.3GB
061-5-预料表与字符切分.mp4 30.1MB
002-1-神经网络要完成的任务分析.mp4 34.0MB
077-8-损失计算与训练.mp4 45.4MB
074-5-QKV计算方法.mp4 39.9MB
012-2-卷积要完成的任务解读.mp4 27.9MB
076-7-完成前向传播.mp4 36.9MB
039-4-模型学习与预测.mp4 54.0MB
040-1-输入特征通道分析.mp4 38.9MB
045-3-数据集与模型选择.mp4 36.2MB
018-8-经典网络架构概述.mp4 44.5MB
008-7-神经网络效果可视化分析.mp4 61.3MB
003-2-模型更新方法解读.mp4 21.6MB
020-2-注意力结构历史故事介绍.mp4 32.2MB
006-5-反向传播演示.mp4 22.7MB
016-6-池化层的作用与效果.mp4 33.3MB
015-5-参数共享的作用.mp4 20.0MB
004-3-损失函数计算方法.mp4 28.6MB
019-1-RNN网络结构原理与问题.mp4 17.4MB
041-2-卷积网络参数解读.mp4 28.3MB
046-4-迁移学习方法解读.mp4 42.5MB
057-1-数据集与任务目标分析.mp4 42.0MB
036-1-任务与数据集解读.mp4 34.3MB
001-课程介绍.mp4 89.3MB
062-6-字符预处理转换ID.mp4 32.2MB
050-8-模型训练方法.mp4 44.6MB
038-3-训练流程实例.mp4 40.5MB
009-8-神经元个数的作用.mp4 22.6MB
044-2-数据增强模块.mp4 39.1MB
037-2-参数初始化操作解读.mp4 39.5MB
048-6-输出类别个数修改.mp4 43.8MB
052-10-测试结果演示分析.mp4 99.7MB
042-3-卷积网络模型训练.mp4 49.5MB
024-6-位置编码与解码器.mp4 28.9MB
031-3-网络结构定义方法.mp4 51.0MB
030-2-基本模块应用测试.mp4 40.4MB
010-9-预处理与dropout的作用.mp4 32.2MB
047-5-输出层与梯度设置.mp4 53.8MB
034-6-训练一个基本的分类模型.mp4 44.1MB
051-9-重新训练全部模型.mp4 41.8MB
023-5-多头注意力机制的效果.mp4 29.1MB
017-7-整体网络结构架构分析.mp4 46.2MB
072-3-Embedding模块实现方法.mp4 42.1MB
053-4-实用Dataloader加载数据并训练模型.mp4 58.3MB
049-7-优化器与学习率衰减.mp4 44.1MB
021-3-self-attention要解决的问题.mp4 26.5MB
027-1-PyTorch框架与其他框架区别分析.mp4 33.7MB
032-4-数据源定义简介.mp4 33.3MB
025-7-整体架构总结.mp4 26.5MB
028-2-CPU与GPU版本安装方法解读.mp4 78.8MB
026-8-BERT训练方式分析.mp4 19.1MB
070-1-项目源码准备.mp4 41.7MB
068-3-基于Flask测试模型预测结果.mp4 40.7MB
022-4-QKV的来源与作用.mp4 27.3MB
029-1-数据集与任务概述.mp4 39.1MB
063-7-LSTM网络结构基本定义.mp4 31.7MB
007-6-神经网络整体架构详细拆解.mp4 43.8MB
033-5-损失与训练模块分析.mp4 35.7MB
011-1-卷积神经网络概述分析.mp4 40.2MB
014-4-层次结构的作用.mp4 20.9MB
013-3-卷积计算详细流程演示.mp4 60.0MB
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