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深度学习-PyTorch实战课程-含PyTorch基础、图像识别、RNN神经网络等_8.69GB
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1686269720693
文件名称:
深度学习-PyTorch实战课程-含PyTorch基础、图像识别、RNN神经网络等827_共:8.69GB
文件总数量:
144条
压缩文件数量:
14条
压缩文件比:
9.72%
疑似加密文件:
0条(需要授权播放的文件)
文件创建时间:
2023-05-30 05:55:28
目录:【05.迁移学习】
5-8额外补充-Resnet论文解读.mp4 [54.31MB]
5-4优化器模块配置.mp4 [19.28MB]
5-2迁移学习策略.mp4 [16.07MB]
5-1迁移学习的目标.mp4 [13.29MB]
5-5实现训练模块.mp4 [28.11MB]
5-3加载训练好的网络模型.mp4 [37.65MB]
5-6训练结果与模型保存.mp4 [31.65MB]
5-7加载模型对测试数据进行预测.mp4 [35.68MB]
5-9额外补充-Resnet网络架构解读.mp4 [18.55MB]
目录:【10.OCR文字识别】
10-2CTPN文字检测网络概述.mp4 [17.77MB]
10-4输出结果含义解析.mp4 [16.33MB]
10-6CRNN识别网络架构.mp4 [14.93MB]
10-3序列网络的作用.mp4 [21.75MB]
10-7CTC模块的作用.mp4 [9.76MB]
10-1OCR文字识别要完成的任务.mp4 [24.85MB]
10-5CTPN细节概述.mp4 [21.25MB]
目录:【代码+资料】
第11章:OCR文字识别项目实战.zip [423.82MB]
第13章:自然语言处理通用框架BERT原理解读.rar [1.46MB]
第15章:BERT.zip [732.88MB]
第14章:谷歌开源项目BERT源码解读(官方TF版).rar [992.70MB]
第01章:PyTorch框架基本处理操作.zip [98.58MB]
第08章:对抗生成网络架构原理与实战解析.zip [35.27MB]
第03章:卷积神经网络.rar [2.09MB]
第06章:word2vec通俗解释.zip [2.14MB]
第07章:新闻数据集文本分类实战.zip [31.53MB]
第04章:图像识别核心模块实战解读.zip [336.94MB]
第09章:基于CycleGan开源项目实战图像合成.zip [1.60GB]
第12章:基于3D卷积的视频分析与动作识别.zip [845.83MB]
第02章:神经网络实战分类与回归任务.zip [15.81MB]
第16章:PyTorch框架实战模板解读.zip [69.22MB]
目录:【13.BERT框架】
13-2传统解决方案遇到的问题.mp4 [23.32MB]
13-1BERT任务目标概述.mp4 [11.28MB]
13-8transformer整体架构梳理.mp4 [22.55MB]
13-3注意力机制的作用.mp4 [15.94MB]
13-10训练实例.mp4 [23.50MB]
13-7位置编码与多层堆叠.mp4 [17.16MB]
13-4self-attention计算方法.mp4 [23.88MB]
13-6Multi-head的作用.mp4 [20.09MB]
13-5特征分配与softmax机制.mp4 [21.34MB]
13-9BERT模型训练方法.mp4 [20.74MB]
目录:【03.卷积神经】
3-8池化层的作用.mp4 [11.33MB]
3-6边缘填充方法.mp4 [17.92MB]
3-12感受野的作用.mp4 [16.76MB]
3-10VGG网络架构.mp4 [20.54MB]
3-9整体网络架构.mp4 [17.99MB]
3-3卷积特征值计算方法.mp4 [22.67MB]
3-2卷积的作用.mp4 [23.60MB]
3-11残差网络Resnet.mp4 [18.37MB]
3-4得到特征图表示.mp4 [18.46MB]
3-5步长与卷积核大小对结果的影响.mp4 [20.39MB]
3-7特征图尺寸计算与参数共享.mp4 [22.03MB]
3-1卷积神经网络应用领域.mp4 [26.63MB]
目录:【09.CycleGan开源实战】
9-10额外补充:VISDOM可视化配置.mp4 [25.87MB]
9-7判别网络模块构造.mp4 [20.59MB]
9-9生成与判别损失函数指定.mp4 [53.89MB]
9-8损失函数:identityloss计算方法.mp4 [39.49MB]
9-1CycleGan网络所需数据.mp4 [29.60MB]
9-6生成网络模块构造.mp4 [50.15MB]
9-2CycleGan整体网络架构.mp4 [21.19MB]
9-4Cycle开源项目简介.mp4 [30.04MB]
9-5数据读取与预处理操作.mp4 [47.98MB]
9-3PatchGan判别网络原理.mp4 [10.97MB]
目录:【代码+资料/PPT】
PyTorch.pdf [2.55MB]
目录:【01.PyTorch基础】
1-8补充:常见tensor格式.mp4 [17.05MB]
1-9补充:Hub模块简介.mp4 [37.23MB]
1-7线X回归DEMO-训练回归模型.mp4 [30.64MB]
1-3框架安装方法(CPU与GPU版本).mp4 [16.59MB]
1-2PyTorch框架发展趋势简介.mp4 [23.34MB]
1-5自动求导机制.mp4 [29.12MB]
1-4PyTorch基本操作简介.mp4 [25.11MB]
1-6线X回归DEMO-数据与参数配置.mp4 [22.81MB]
1-1PyTorch实战课程简介.mp4 [16.40MB]
目录:【07.文本分类实战】
7-7Tensorboardx可视化展示模块搭建.mp4 [35.19MB]
7-5LSTM网络模块定义与参数解析.mp4 [34.04MB]
7-8CNN应用于文本任务原理解析.mp4 [23.39MB]
7-1任务目标与数据简介.mp4 [28.32MB]
7-2RNN模型所需输入格式解析.mp4 [20.10MB]
7-9网络模型架构与效果展示.mp4 [43.64MB]
7-4新闻数据读取与预处理方法.mp4 [30.79MB]
7-6训练LSTM文本分类模型.mp4 [36.80MB]
7-3项目配置参数设置.mp4 [38.01MB]
目录:【14.BERT源码】
14-12训练BERT模型.mp4 [45.87MB]
14-6Embedding层的作用.mp4 [33.80MB]
14-3数据读取模块.mp4 [40.39MB]
14-1BERT开源项目简介.mp4 [30.48MB]
14-5tfrecord制作.mp4 [53.83MB]
14-7加入额外编码特征.mp4 [44.61MB]
14-11完成Transformer模块构建.mp4 [45.83MB]
14-8加入位置编码特征.mp4 [24.94MB]
14-9mask机制.mp4 [43.03MB]
14-4数据预处理模块.mp4 [43.12MB]
14-10构建QKV矩阵.mp4 [55.59MB]
14-2项目参数配置.mp4 [53.09MB]
目录:【08.对抗生成网络架构】
8-4数据读取模块.mp4 [30.17MB]
8-5生成与判别网络定义.mp4 [36.39MB]
8-2GAN网络组成.mp4 [11.31MB]
8-3损失函数解释说明.mp4 [42.16MB]
8-1对抗生成网络通俗解释.mp4 [21.19MB]
目录:【11.OCR文字识别实战】
11-8识别模块网络架构解读.mp4 [39.28MB]
11-2训练数据准备与环境配置.mp4 [28.99MB]
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