目录:
001-课程介绍.mp4
002-1-神经网络要完成的任务分析.mp4
003-2-模型更新方法解读.mp4
004-3-损失函数计算方法.mp4
005-4-前向传播流程解读.mp4
006-5-反向传播演示.mp4
007-6-神经网络整体架构详细拆解.mp4
008-7-神经网络效果可视化分析.mp4
009-8-神经元个数的作用.mp4
010-9-预处理与dropout的作用.mp4
011-1-卷积神经网络概述分析.mp4
012-2-卷积要完成的任务解读.mp4
013-3-卷积计算详细流程演示.mp4
014-4-层次结构的作用.mp4
015-5-参数共享的作用.mp4
016-6-池化层的作用与效果,mp4
017-7-整体网络结构架构分析.mp4
018-8-经典网络架构概述.mp4
019-1-RNN网络结构原理与问题.mp4
020-2-注意力结构历史故事介绍.mp4
021-3-self-attention要解决的问题.mp4
022-4-QKV的来源与作用.mp4
023-5-多头注意力机制的效果,mp4
024-6-位置编码与解码器,mp4
025-7-整体架构总结.mp4
026-8-BERT训练方式分析,mp4
027-1-PyTorch框架与其他框架区别分析.mp4
028-2-CPU与GPU版本安装方法解读.mp4
029-1-数据集与任务概述.mp4
030-2-基本模块应用测试.mp4
031-3-网络结构定义方法.mp4
032-4-数据源定义简介.mp4
033-5-损失与训练模块分析.mp4
034-6-训练一个基本的分类模型.mp4
035-7-参数对结果的影响.mp4
036-1-任务与数据集解读.mp4
037-2-参数初始化操作解读.mp4
038-3-训练流程实例.mp4
........
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009-8-神经元个数的作用.mp4
010-9-预处理与dropout的作用.mp4
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012-2-卷积要完成的任务解读.mp4
013-3-卷积计算详细流程演示.mp4
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035-7-参数对结果的影响.mp4
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