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零基础入门实战深度学习Pytorch3 p3 J4 g9 p; \6 f5 `# f
├──001-课程介绍.mp4 51.62M0 D# S: T0 Z- x8 x
├──002-1-神经网络要完成的任务分析.mp4 21.72M
# B' ?0 G1 w$ W# A- f! Z- {) F7 s├──003-2-模型更新方法解读.mp4 15.40M+ ?) s$ ~2 G$ F* I) m2 I# `
├──004-3-损失函数计算方法.mp4 17.96M
6 q8 X% t9 b5 D* Y6 J& u├──005-4-前向传播流程解读.mp4 14.44M
X$ [/ d9 n) X├──006-5-反向传播演示.mp4 14.31M
/ n/ `& M- R2 }4 X; Y├──007-6-神经网络整体架构详细拆解.mp4 29.55M
3 t4 B+ d2 Z1 D2 z( L├──008-7-神经网络效果可视化分析.mp4 43.16M
1 @/ {4 X+ d! r3 g: \├──009-8-神经元个数的作用.mp4 15.40M
[, t8 c* U: {, z ^├──010-9-预处理与dropout的作用.mp4 22.26M
$ i( d3 t3 z$ y% M8 ^├──011-1-卷积神经网络概述分析.mp4 25.49M
9 X( k) k1 q( ^├──012-2-卷积要完成的任务解读.mp4 20.76M
8 n0 G/ x% b$ V/ s E├──013-3-卷积计算详细流程演示.mp4 35.02M! M* H, }, C' ?" Q
├──014-4-层次结构的作用.mp4 11.89M0 _( t' _* Q0 g7 @% l9 H1 Y
├──015-5-参数共享的作用.mp4 11.81M
2 G6 E: n0 `# l6 t├──016-6-池化层的作用与效果.mp4 24.14M
' F! \& }/ t$ ]4 P├──017-7-整体网络结构架构分析.mp4 45.81M$ W* f& N- ^( _3 j+ t& {2 A
├──018-8-经典网络架构概述.mp4 45.18M* q% J5 u1 }1 r
├──019-1-RNN网络结构原理与问题.mp4 17.14M6 S! [1 ^8 j$ K" ^
├──020-2-注意力结构历史故事介绍.mp4 32.21M
5 l& z. L, k& f9 _├──021-3-self-attention要解决的问题.mp4 26.40M" j6 B: x8 [2 s; B
├──022-4-QKV的来源与作用.mp4 27.32M
7 E8 @7 |) B& E├──023-5-多头注意力机制的效果.mp4 28.59M5 _- g6 g e( u6 |0 M0 V
├──024-6-位置编码与解码器.mp4 28.34M: ^1 `4 {' F# W% c T' a( j
├──025-7-整体架构总结.mp4 26.54M2 v# G( R/ u3 r, M: P$ B8 c
├──026-8-BERT训练方式分析.mp4 18.89M0 E# ~. B, J% ?
├──027-1-PyTorch框架与其他框架区别分析.mp4 32.79M
% W% M5 q) P* Y" `0 @+ J├──028-2-CPU与GPU版本安装方法解读.mp4 74.46M
1 J" e$ q9 [0 C/ e1 k4 f e/ P├──029-1-数据集与任务概述.mp4 38.34M
; `- X$ ?: h) m* @2 Q1 w" q' D# i├──030-2-基本模块应用测试.mp4 40.51M) k0 o$ H0 q M. w8 i
├──031-3-网络结构定义方法.mp4 47.46M; L% s% J C! }3 }
├──032-4-数据源定义简介.mp4 32.64M; w8 W; g9 \" g& l( `
├──033-5-损失与训练模块分析.mp4 35.48M
0 e# C6 P6 E# K4 f4 a5 ~├──034-6-训练一个基本的分类模型.mp4 42.89M; t% n3 V2 g A
├──035-7-参数对结果的影响.mp4 39.81M
/ S: t6 `2 m4 ?7 Q# h- O9 g: ]" i, k├──036-1-任务与数据集解读.mp4 33.56M
* o* [* A9 Z4 e$ }! K/ U2 w; d, p1 b' u├──037-2-参数初始化操作解读.mp4 40.14M) n0 V( ~' C q
├──038-3-训练流程实例.mp4 38.85M1 V8 D2 H9 D3 k+ w) ]9 m
├──039-4-模型学习与预测.mp4 52.48M. r" o/ w3 ^! A, h6 V
├──040-1-输入特征通道分析.mp4 38.36M1 K4 N$ B* p( R& Y9 Y# _4 v! G Q
├──041-2-卷积网络参数解读.mp4 28.24M# K3 d' h1 e( M: I
├──042-3-卷积网络模型训练.mp4 44.69M A0 w& v; S) z4 g* ]
├──043-1-任务分析与图像数据基本处理.mp4 36.88M, j _4 _7 o+ D4 `4 s; g& t2 Z
├──044-2-数据增强模块.mp4 37.50M
. E; e2 W. Z0 N7 p: Z├──045-3-数据集与模型选择.mp4 37.85M! p, ^5 f8 _9 j4 N% I5 S
├──046-4-迁移学习方法解读.mp4 36.41M: t/ t/ Q" i7 H6 _& z$ W* ?* \) g
├──047-5-输出层与梯度设置.mp4 50.36M" {7 E' m/ ~- j* k8 f* m4 P
├──048-6-输出类别个数修改.mp4 41.33M
$ b" {" F' U" k) m( U* [├──049-7-优化器与学习率衰减.mp4 42.16M8 ~1 d: X$ F! q h# N
├──050-8-模型训练方法.mp4 42.33M
* ?: C# x) l2 R0 h( f, I├──051-9-重新训练全部模型.mp4 43.15M
4 U3 z" k1 N1 I, b6 x& ^├──052-10-测试结果演示分析.mp4 89.26M
! [# c1 b' ~6 t├──053-4-实用Dataloader加载数据并训练模型.mp4 58.76M8 Q0 Z" }7 @- R8 W
├──054-1-Dataloader要完成的任务分析.mp4 30.73M% m9 W5 ]- ]! g' ^/ G8 A. K6 A; [
├──055-2-图像数据与标签路径处理.mp4 42.01M
. R0 ~' B7 M3 p( ?: ?) E% O├──056-3-Dataloader中需要实现的方法分析.mp4 42.72M
f' l) M$ k" V9 _9 [4 k: p/ O& y├──057-1-数据集与任务目标分析.mp4 35.39M
7 V6 p, i! V+ z- h* z+ H├──058-2-文本数据处理基本流程分析.mp4 50.52M+ t. J9 ?1 {3 \ X
├──059-3-命令行参数与DEBUG.mp4 32.16M& Y& G2 w& ?4 }6 k8 G
├──060-4-训练模型所需基本配置参数分析.mp4 37.92M \1 t( e, `/ r$ ` Z5 _
├──061-5-预料表与字符切分.mp4 29.12M
f* c( j3 G |( F) e: V& t* R4 I _2 \├──062-6-字符预处理转换ID.mp4 30.93M
3 ]2 j/ _8 W5 q* s% B├──063-7-LSTM网络结构基本定义.mp4 31.93M
! f& H8 {! j. s3 {" _├──064-8-网络模型预测结果输出.mp4 35.74M
' Q% x+ e5 F% x. T( _2 [5 `( B├──065-9-模型训练任务与总结.mp4 41.31M
# A7 w$ [+ q6 E) @├──066-1-基本结构与训练好的模型加载.mp4 19.14M/ G' t4 H; A4 [/ u9 ?5 O
├──067-2-服务端处理与预测函数.mp4 39.02M
0 z( I* C: Q) r8 u \& D, j2 P: N├──068-3-基于Flask测试模型预测结果.mp4 40.01M/ @. {* v: T- {: F/ B5 ~; n$ p Q
├──069-1-视觉transformer要完成的任务解读.mp4 30.10M! E- A: Q, X1 v; ?3 y% f+ |+ [
├──070-1-项目源码准备.mp4 42.71M
6 @) I* e- Y3 T7 E; } w9 }$ g├──071-2-源码DEBUG演示.mp4 31.69M/ R8 y1 c& X+ D" ?% @6 r. p
├──072-3-Embedding模块实现方法.mp4 42.25M; T, t( ?( K8 X' `4 j& h
├──073-4-分块要完成的任务.mp4 34.85M
5 K0 i; B* V! ^% j├──074-5-QKV计算方法.mp4 39.38M
' c8 W7 Y8 ^; d% M├──075-6-特征加权分配.mp4 39.25M
1 h3 f4 o% |8 z├──076-7-完成前向传播.mp4 35.62M
, o9 M; c2 r: h" V/ C! A└──077-8-损失计算与训练.mp4 44.40M
8 x ?5 F6 A( X" e M. T" u& ]* ]+ }- }- S
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发表于 2024-4-23 11:33:01
