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3、深度学习-注意力机制、迁移学习、半监督学习
简介
分类
人工智能
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任务列表
第1任务: 上阶段考核通过卡点
第2任务: 资料文档下载
第3任务: 7-1 本章内容介绍.mp4
第4任务: 7-2 什么是注意力机制？.mp4
第5任务: 7-3 注意力机制的一般性原理.mp4
第6任务: 7-4 几种典型的注意力机制 hard、soft、local attention.mp4
第7任务: 7-5 自注意力机制：self-attention.mp4
第8任务: 7-6 Transformer.mp4
第9任务: 7-7 用Transformer实现G2P（上）.mp4
第10任务: 7-8 用Transformer实现G2P（下）.mp4
第11任务: 7-9 g2p dataset 编写.mp4
第12任务: 每日作业
第13任务: 7-10 model结构和位置编码.mp4
第14任务: 7-11 encoder.mp4
第15任务: 7-12 Multi-head attention（上）.mp4
第16任务: 7-13 Multi-head attention（下）.mp4
第17任务: 7-14 Pointwise FeedForward.mp4
第18任务: 7-15 decoder.mp4
第19任务: 7-16 transformer（上）.mp4
第20任务: 7-17 transformer（下）.mp4
第21任务: 每日作业
第22任务: 7-18 trainer脚本编写.mp4
第23任务: 7-19 infer推理函数编写.mp4
第24任务: 7-20 inference和attention map展示（上）.mp4
第25任务: 7-21 inference和attention map展示（下）.mp4
第26任务: 7-22 本章总结.mp4
第27任务: 8-1 本章内容介绍.mp4
第28任务: 8-2 什么是迁移学习.mp4
第29任务: 8-3 迁移学习分类.mp4
第30任务: 8-4 怎么实施迁移学习？.mp4
第31任务: 8-5 基于ResNet迁移学习的姿势识别.mp4
第32任务: 8-6 工程代码（上）.mp4
第33任务: 8-7 工程代码（下）.mp4
第34任务: 8-8 inference.mp4
第35任务: 8-9 本章总结.mp4
第36任务: 每日作业
第37任务: 9-1 本章内容介绍.mp4
第38任务: 9-2 半监督学习是什么？.mp4
第39任务: 9-3 半监督学习能解决什么问题？.mp4
第40任务: 9-4 几种典型的半监督学习方法（上）.mp4
第41任务: 9-5 几种典型的半监督学习方法（下）.mp4
第42任务: 9-6 在Cifar10上实现MixMatch半监督学习-论文拆解.mp4
第43任务: 9-7 超参和dataset.mp4
第44任务: 9-8 utils编写（1）.mp4
第45任务: 9-9 utils编写（2）.mp4
第46任务: 9-10 utils编写（3）.mp4
第47任务: 每日作业
第48任务: 9-11 utils编写（4）.mp4
第49任务: 9-12 model编写.mp4
第50任务: 9-13 loss 编写.mp4
第51任务: 9-14 trainer 编写（1）.mp4
第52任务: 9-15 trainer 编写（2）.mp4
第53任务: 9-16 trainer 编写（3）.mp4
第54任务: 9-17 trainer 编写（4）.mp4
第55任务: 9-18 本章总结.mp4
第56任务: 每日作业
