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216-PyTorch深度学习实战
216-PyTorch深度学习实战 253.5MB
05-结束语(1讲) 9.5MB
结束语丨人生充满选择，选择与努力同样重要.pdf 3.8MB
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04-实战篇(1讲) 130.6MB
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24丨文本分类：如何使用BERT构建文本分类模型？.pdf 4.0MB
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23丨情感分析：如何使用LSTM进行情感分析？.pdf 6.1MB
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22丨NLP基础（下）：详解语言模型与注意力机制.pdf 3.8MB
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21丨NLP基础（上）：详解自然语言处理原理与常用算法.pdf 3.8MB
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20丨图像分割（下）：如何构建一个图像分割模型？.pdf 12.0MB
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19丨图像分割（上）：详解图像分割原理与图像分割模型.pdf 8.8MB
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18丨图像分类（下）：如何构建一个图像分类模型_.pdf 8.1MB
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17丨图像分类（上）：图像分类原理与图像分类模型.pdf 6.4MB
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03-模型训练篇 (2讲) 113.4MB
加餐丨机器学习其实就那么几件事.pdf 2.5MB
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16丨分布式训练：如何加速你的模型训练？.pdf 3.2MB
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15丨可视化工具：如何实现训练的可视化监控？.pdf 3.6MB
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14丨构建网络：一站式实现模型搭建与训练.pdf 7.8MB
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13丨优化方法：更新模型参数的方法.pdf 5.3MB
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12丨计算梯度：网络的前向与反向传播.pdf 3.2MB
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11丨损失函数：如何帮助模型学会“自省”？.pdf 5.1MB
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10丨卷积（下）：计算机的眼睛.pdf 4.7MB
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09丨卷积（上）：计算机的眼睛.pdf 3.2MB
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08丨Torchvision（下）：其他有趣的功能.pdf 4.5MB
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