深度框架-PyTorch实战系列视频资料一_共:8.12GB

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文件名称: 深度框架-PyTorch实战系列视频资料一_共:8.12GB
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文件创建时间: 2020-12-30 05:08:57

目录:【深度学习框架-PyTorch实战系列】
目录:【深度学习框架-PyTorch实战系列】
目录:【深度学习框架-PyTorch实战系列/16PyTorch框架实战模板解读】
    128模块应用与BenckMark解读.mp4[125.77MB]
    127训练结果可视化展示模块.mp4[68.56MB]
    126训练模块功能.mp4[93.96MB]
    125模型架构模块_.mp4[62.49MB]
    124数据读取与预处理模块功能解读.mp4[98.12MB]
    123各模块配置参数解析.mp4[77.99MB]
    122项目模板各模块概述_.mp4[74.71MB]
目录:【深度学习框架-PyTorch实战系列/15基于PyTorch实战BERT模型(民间PyTorch版)】
    121训练网络模型.mp4[75.26MB]
    120网络结构定义.mp4[63.92MB]
    119数据读取与预处理.mp4[45.80MB]
    118项目配置与环境概述_.mp4[59.13MB]
目录:【深度学习框架-PyTorch实战系列/14谷歌开源项目BERT源码解读(官方TF版)】
    117训练BERT模型.mp4[98.38MB]
    116完成Transformer模块构建_.mp4[96.88MB]
    115构建QKV矩阵.mp4[118.02MB]
    114mask机制.mp4[91.21MB]
    113加入位置编码特征.mp4[52.60MB]
    112加入额外编码特征.mp4[94.53MB]
    111Embedding层的作用_.mp4[71.83MB]
    110tfrecord制作.mp4[115.82MB]
    109数据预处理模块.mp4[93.33MB]
    108数据读取模块.mp4[88.40MB]
    107项目参数配置.mp4[121.68MB]
    106BERT开源项目简介.mp4[66.94MB]
目录:【深度学习框架-PyTorch实战系列/13自然语言处理通用框架BERT原理解读】
    105训练实例.mp4[55.82MB]
    104BERT模型训练方法_.mp4[44.95MB]
    103transformer整体架构梳理.mp4[47.81MB]
    102位置编码与多层堆叠.mp4[42.32MB]
    101Multi-head的作用_.mp4[44.41MB]
    100特征分配与softmax机制.mp4[49.00MB]
    099self-attention计算方法.mp4[53.40MB]
    098注意力机制的作用_.mp4[38.18MB]
    097传统解决方案遇到的问题.mp4[52.98MB]
    096BERT任务目标概述.mp4[24.98MB]
目录:【深度学习框架-PyTorch实战系列/12基于3D卷积的视频分析与动作识别】
    095训练网络模型_.mp4[80.08MB]
    0943D卷积网络所涉及模块.mp4[79.74MB]
    093数据Batch制作方法.mp4[90.43MB]
    092视频数据预处理方法.mp4[65.74MB]
    091测试效果与项目配置.mp4[108.67MB]
    090UCF101动作识别数据集简介.mp4[67.25MB]
    0893D卷积原理解读_.mp4[56.84MB]
目录:【深度学习框架-PyTorch实战系列/11OCR文字识别项目实战】
    088识别模块网络架构解读.mp4[84.02MB]
    087CRNN识别模块所需数据与标签.mp4[36.82MB]
    086网络架构各模块完成的任务解读.mp4[69.53MB]
    085整体网络所需模块.mp4[43.06MB]
    084候选框标签制作.mp4[77.25MB]
    083检.测模块候选框生成.mp4[73.70MB]
    082OCR文字检.测识别项目效果展示.mp4[64.08MB]
    081OCR文字检.测识别项目效果展示_.mp4[37.12MB]
目录:【深度学习框架-PyTorch实战系列/10OCR文字识别原理】
    080CTC模块的作用.mp4[21.90MB]
    079CRNN识别网络架构.mp4[36.73MB]
    078CTPN细节概述.mp4[49.59MB]
    077输出结果含义解析.mp4[37.30MB]
    076序列网络的作用.mp4[53.15MB]
    075CTPN文字检.测网络概述.mp4[44.68MB]
    074OCR文字识别要完成的任务_.mp4[61.38MB]
目录:【深度学习框架-PyTorch实战系列/09基于CycleGan开源项目实战图像合成】
    071损失函数:identity?loss计算方法.mp4[83.41MB]
    073额外补充:VISDOM可视化配置_.mp4[55.74MB]
    072生成与判别损失函数指定.mp4[116.63MB]
    070判别网络模块构造.mp4[44.31MB]
   
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