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3456-张同学-人工智能学科-数据挖掘方向(
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介绍
全部
解锁式学习
自由式学习
117 训练BERT模型.mp4
全部任务
001 PyTorch实战课程简...
002 PyTorch框架发展趋...
003 框架安装方法(CPU与G...
004 PyTorch基本操作....
005 自动求导机制.mp4
006 线性回归DEMO-数据与...
007 线性回归DEMO-训练回...
008 补充:常见tensor格...
009 补充:Hub模块简介.m...
010 气温数据集与任务介绍.m...
011 按建模顺序构建完成网络架...
012 简化代码训练网络模型.m...
013 分类任务概述.mp4
014 构建分类网络模型.mp4
015 DataSet模块介绍与...
016 卷积神经网络应用领域.m...
017 卷积的作用.mp4
018 卷积特征值计算方法.mp...
019 得到特征图表示.mp4
020 步长与卷积核大小对结果的...
021 边缘填充方法.mp4
022 特征图尺寸计算与参数共享...
023 池化层的作用.mp4
024 整体网络架构.mp4
025 VGG网络架构.mp4
026 残差网络Resnet.m...
027 感受野的作用.mp4
028 卷积网络参数定义.mp4
029 网络流程解读.mp4
030 Vision模块功能解读...
031 分类任务数据集定义与配置...
032 图像增强的作用.mp4
033 数据预处理与数据增强模块...
034 Batch数据制作.mp...
035 迁移学习的目标.mp4
036 迁移学习策略.mp4
037 加载训练好的网络模型.m...
038 优化器模块配置.mp4
039 实现训练模块.mp4
040 训练结果与模型保存.mp...
041 加载模型对测试数据进行预...
042 额外补充-Resnet论...
043 额外补充-Resnet网...
044 RNN网络架构解读.mp...
045 词向量模型通俗解释.mp...
046 模型整体框架.mp4
047 训练数据构建.mp4
048 CBOW与Skip-gr...
049 负采样方案.mp4
050 任务目标与数据简介.mp...
051 RNN模型所需输入格式解...
052 项目配置参数设置.mp4
053 新闻数据读取与预处理方法...
054 LSTM网络模块定义与参...
055 训练LSTM文本分类模型...
056 Tensorboardx...
057 CNN应用于文本任务原理...
058 网络模型架构与效果展示....
059 对抗生成网络通俗解释.m...
060 GAN网络组成.mp4
061 损失函数解释说明.mp4
062 数据读取模块.mp4
063 生成与判别网络定义.mp...
064 CycleGan网络所需...
065 CycleGan整体网络...
066 PatchGan判别网络...
067 Cycle开源项目简介....
068 数据读取与预处理操作.m...
069 生成网络模块构造.mp4
070 判别网络模块构造.mp4
071 损失函数:identit...
072 生成与判别损失函数指定....
073 额外补充:VISDOM可...
074 OCR文字识别要完成的任...
075 CTPN文字检测网络概述...
076 序列网络的作用.mp4
077 输出结果含义解析.mp4
078 CTPN细节概述.mp4
079 CRNN识别网络架构.m...
080 CTC模块的作用.mp4
081 OCR文字检测识别项目效...
082 OCR文字检测识别项目效...
083 检测模块候选框生成.mp...
084 候选框标签制作.mp4
085 整体网络所需模块.mp4
086 网络架构各模块完成的任务...
087 CRNN识别模块所需数据...
088 识别模块网络架构解读.m...
089 3D卷积原理解读.mp4
090 UCF101动作识别数据...
091 测试效果与项目配置.mp...
092 视频数据预处理方法.mp...
093 数据Batch制作方法....
094 3D卷积网络所涉及模块....
095 训练网络模型.mp4
096 BERT任务目标概述.m...
097 传统解决方案遇到的问题....
098 注意力机制的作用.mp4
099 self-attenti...
100 特征分配与softmax...
101 Multi-head的作...
102 位置编码与多层堆叠.mp...
103 transformer整...
104 BERT模型训练方法.m...
105 训练实例.mp4
106 BERT开源项目简介.m...
107 项目参数配置.mp4
108 数据读取模块.mp4
109 数据预处理模块.mp4
110 tfrecord制作.m...
111 Embedding层的作...
112 加入额外编码特征.mp4
113 加入位置编码特征.mp4
114 mask机制.mp4
115 构建QKV矩阵.mp4
116 完成Transforme...
117 训练BERT模型.mp4
118 项目配置与环境概述.mp...
119 数据读取与预处理.mp4
120 网络结构定义.mp4
121 训练网络模型.mp4
122 项目模板各模块概述.mp...
123 各模块配置参数解析.mp...
124 数据读取与预处理模块功能...
125 模型架构模块.mp4
126 训练模块功能.mp4
127 训练结果可视化展示模块....
128 模块应用与BenckMa...
每日作业
每日作业
每日作业
每日作业
每日作业
每日作业
每日作业
每日作业
001 PyTorch实战课程简...
002 PyTorch框架发展趋...
003 框架安装方法(CPU与G...
004 PyTorch基本操作....
005 自动求导机制.mp4
006 线性回归DEMO-数据与...
007 线性回归DEMO-训练回...
008 补充:常见tensor格...
009 补充:Hub模块简介.m...
010 气温数据集与任务介绍.m...
011 按建模顺序构建完成网络架...
012 简化代码训练网络模型.m...
013 分类任务概述.mp4
014 构建分类网络模型.mp4
015 DataSet模块介绍与...
每日作业
016 卷积神经网络应用领域.m...
017 卷积的作用.mp4
018 卷积特征值计算方法.mp...
019 得到特征图表示.mp4
020 步长与卷积核大小对结果的...
021 边缘填充方法.mp4
022 特征图尺寸计算与参数共享...
023 池化层的作用.mp4
024 整体网络架构.mp4
025 VGG网络架构.mp4
026 残差网络Resnet.m...
027 感受野的作用.mp4
028 卷积网络参数定义.mp4
029 网络流程解读.mp4
030 Vision模块功能解读...
031 分类任务数据集定义与配置...
032 图像增强的作用.mp4
033 数据预处理与数据增强模块...
每日作业
034 Batch数据制作.mp...
035 迁移学习的目标.mp4
036 迁移学习策略.mp4
037 加载训练好的网络模型.m...
038 优化器模块配置.mp4
039 实现训练模块.mp4
040 训练结果与模型保存.mp...
041 加载模型对测试数据进行预...
042 额外补充-Resnet论...
043 额外补充-Resnet网...
044 RNN网络架构解读.mp...
045 词向量模型通俗解释.mp...
046 模型整体框架.mp4
047 训练数据构建.mp4
048 CBOW与Skip-gr...
049 负采样方案.mp4
每日作业
050 任务目标与数据简介.mp...
051 RNN模型所需输入格式解...
052 项目配置参数设置.mp4
053 新闻数据读取与预处理方法...
054 LSTM网络模块定义与参...
055 训练LSTM文本分类模型...
056 Tensorboardx...
057 CNN应用于文本任务原理...
058 网络模型架构与效果展示....
059 对抗生成网络通俗解释.m...
060 GAN网络组成.mp4
061 损失函数解释说明.mp4
062 数据读取模块.mp4
063 生成与判别网络定义.mp...
每日作业
064 CycleGan网络所需...
065 CycleGan整体网络...
066 PatchGan判别网络...
067 Cycle开源项目简介....
068 数据读取与预处理操作.m...
069 生成网络模块构造.mp4
070 判别网络模块构造.mp4
071 损失函数:identit...
072 生成与判别损失函数指定....
073 额外补充:VISDOM可...
074 OCR文字识别要完成的任...
075 CTPN文字检测网络概述...
076 序列网络的作用.mp4
077 输出结果含义解析.mp4
078 CTPN细节概述.mp4
079 CRNN识别网络架构.m...
080 CTC模块的作用.mp4
081 OCR文字检测识别项目效...
082 OCR文字检测识别项目效...
每日作业
083 检测模块候选框生成.mp...
084 候选框标签制作.mp4
085 整体网络所需模块.mp4
086 网络架构各模块完成的任务...
087 CRNN识别模块所需数据...
088 识别模块网络架构解读.m...
089 3D卷积原理解读.mp4
090 UCF101动作识别数据...
091 测试效果与项目配置.mp...
092 视频数据预处理方法.mp...
093 数据Batch制作方法....
094 3D卷积网络所涉及模块....
095 训练网络模型.mp4
096 BERT任务目标概述.m...
097 传统解决方案遇到的问题....
098 注意力机制的作用.mp4
099 self-attenti...
每日作业
100 特征分配与softmax...
101 Multi-head的作...
102 位置编码与多层堆叠.mp...
103 transformer整...
104 BERT模型训练方法.m...
105 训练实例.mp4
106 BERT开源项目简介.m...
107 项目参数配置.mp4
108 数据读取模块.mp4
109 数据预处理模块.mp4
110 tfrecord制作.m...
111 Embedding层的作...
112 加入额外编码特征.mp4
113 加入位置编码特征.mp4
114 mask机制.mp4
每日作业
115 构建QKV矩阵.mp4
116 完成Transforme...
117 训练BERT模型.mp4
118 项目配置与环境概述.mp...
119 数据读取与预处理.mp4
120 网络结构定义.mp4
121 训练网络模型.mp4
122 项目模板各模块概述.mp...
123 各模块配置参数解析.mp...
124 数据读取与预处理模块功能...
125 模型架构模块.mp4
126 训练模块功能.mp4
127 训练结果可视化展示模块....
128 模块应用与BenckMa...
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