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  • 文章介绍
  • 课程目录:

    ├──001-课程介绍.mp4 51.62M
    ├──002-1-神经网络要完成的任务分析.mp4 21.72M
    ├──003-2-模型更新方法解读.mp4 15.40M
    ├──004-3-损失函数计算方法.mp4 17.96M
    ├──005-4-前向传播流程解读.mp4 14.44M
    ├──006-5-反向传播演示.mp4 14.31M
    ├──007-6-神经网络整体架构详细拆解.mp4 29.55M
    ├──008-7-神经网络效果可视化分析.mp4 43.16M
    ├──009-8-神经元个数的作用.mp4 15.40M
    ├──010-9-预处理与dropout的作用.mp4 22.26M
    ├──011-1-卷积神经网络概述分析.mp4 25.49M
    ├──012-2-卷积要完成的任务解读.mp4 20.76M
    ├──013-3-卷积计算详细流程演示.mp4 35.02M
    ├──014-4-层次结构的作用.mp4 11.89M
    ├──015-5-参数共享的作用.mp4 11.81M
    ├──016-6-池化层的作用与效果.mp4 24.14M
    ├──017-7-整体网络结构架构分析.mp4 45.81M
    ├──018-8-经典网络架构概述.mp4 45.18M
    ├──019-1-RNN网络结构原理与问题.mp4 17.14M
    ├──020-2-注意力结构历史故事介绍.mp4 32.21M
    ├──021-3-self-attention要解决的问题.mp4 26.40M
    ├──022-4-QKV的来源与作用.mp4 27.32M
    ├──023-5-多头注意力机制的效果.mp4 28.59M
    ├──024-6-位置编码与解码器.mp4 28.34M
    ├──025-7-整体架构总结.mp4 26.54M
    ├──026-8-BERT训练方式分析.mp4 18.89M
    ├──027-1-PyTorch框架与其他框架区别分析.mp4 32.79M
    ├──028-2-CPU与GPU版本安装方法解读.mp4 74.46M
    ├──029-1-数据集与任务概述.mp4 38.34M
    ├──030-2-基本模块应用测试.mp4 40.51M
    ├──031-3-网络结构定义方法.mp4 47.46M
    ├──032-4-数据源定义简介.mp4 32.64M
    ├──033-5-损失与训练模块分析.mp4 35.48M
    ├──034-6-训练一个基本的分类模型.mp4 42.89M
    ├──035-7-参数对结果的影响.mp4 39.81M
    ├──036-1-任务与数据集解读.mp4 33.56M
    ├──037-2-参数初始化操作解读.mp4 40.14M
    ├──038-3-训练流程实例.mp4 38.85M
    ├──039-4-模型学习与预测.mp4 52.48M
    ├──040-1-输入特征通道分析.mp4 38.36M
    ├──041-2-卷积网络参数解读.mp4 28.24M
    ├──042-3-卷积网络模型训练.mp4 44.69M
    ├──043-1-任务分析与图像数据基本处理.mp4 36.88M
    ├──044-2-数据增强模块.mp4 37.50M
    ├──045-3-数据集与模型选择.mp4 37.85M
    ├──046-4-迁移学习方法解读.mp4 36.41M
    ├──047-5-输出层与梯度设置.mp4 50.36M
    ├──048-6-输出类别个数修改.mp4 41.33M
    ├──049-7-优化器与学习率衰减.mp4 42.16M
    ├──050-8-模型训练方法.mp4 42.33M
    ├──051-9-重新训练全部模型.mp4 43.15M
    ├──052-10-测试结果演示分析.mp4 89.26M
    ├──053-4-实用Dataloader加载数据并训练模型.mp4 58.76M
    ├──054-1-Dataloader要完成的任务分析.mp4 30.73M
    ├──055-2-图像数据与标签路径处理.mp4 42.01M
    ├──056-3-Dataloader中需要实现的方法分析.mp4 42.72M
    ├──057-1-数据集与任务目标分析.mp4 35.39M
    ├──058-2-文本数据处理基本流程分析.mp4 50.52M
    ├──059-3-命令行参数与DEBUG.mp4 32.16M
    ├──060-4-训练模型所需基本配置参数分析.mp4 37.92M
    ├──061-5-预料表与字符切分.mp4 29.12M
    ├──062-6-字符预处理转换ID.mp4 30.93M
    ├──063-7-LSTM网络结构基本定义.mp4 31.93M
    ├──064-8-网络模型预测结果输出.mp4 35.74M
    ├──065-9-模型训练任务与总结.mp4 41.31M
    ├──066-1-基本结构与训练好的模型加载.mp4 19.14M
    ├──067-2-服务端处理与预测函数.mp4 39.02M
    ├──068-3-基于Flask测试模型预测结果.mp4 40.01M
    ├──069-1-视觉transformer要完成的任务解读.mp4 30.10M
    ├──070-1-项目源码准备.mp4 42.71M
    ├──071-2-源码DEBUG演示.mp4 31.69M
    ├──072-3-Embedding模块实现方法.mp4 42.25M
    ├──073-4-分块要完成的任务.mp4 34.85M
    ├──074-5-QKV计算方法.mp4 39.38M
    ├──075-6-特征加权分配.mp4 39.25M
    ├──076-7-完成前向传播.mp4 35.62M
    └──077-8-损失计算与训练.mp4 44.40M

     

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