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(1)网盘资源免费观看百度云网盘链

• file:077-8-损失计算与训练.mp4
• file:071-2-源码DEBUG演示.mp4
• file:060-4-训练模型所需基本配置参数分析.mp4
• file:021-3-self-attention要解决的问题.mp4
• file:065-9-模型训练任务与总结.mp4
• file:008-7-神经网络效果可视化分析.mp4
• file:069-1-视觉transformer要完成的任务解读.mp4
• file:034-6-训练一个基本的分类模型.mp4
• file:026-8-BERT训练方式分析.mp4
• file:028-2-CPU与GPU版本安装方法解读.mp4
• file:044-2-数据增强模块.mp4
• file:016-6-池化层的作用与效果.mp4
• file:019-1-RNN网络结构原理与问题.mp4
• file:006-5-反向传播演示.mp4
• file:057-1-数据集与任务目标分析.mp4
• file:027-1-PyTorch框架与其他框架区别分析.mp4
• file:072-3-Embedding模块实现方法.mp4
• file:030-2-基本模块应用测试.mp4
• file:023-5-多头注意力机制的效果.mp4
• file:055-2-图像数据与标签路径处理.mp4
• file:037-2-参数初始化操作解读.mp4
• file:010-9-预处理与dropout的作用.mp4
• file:061-5-预料表与字符切分.mp4
• file:046-4-迁移学习方法解读.mp4
• file:056-3-Dataloader中需要实现的方法分析.mp4
• file:049-7-优化器与学习率衰减.mp4
• file:048-6-输出类别个数修改.mp4
• file:064-8-网络模型预测结果输出.mp4
• file:022-4-QKV的来源与作用.mp4
• file:038-3-训练流程实例.mp4
• file:073-4-分块要完成的任务.mp4
• folder: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(1)