最火的深度学习框架!【PyTorch+LSTM】框架介绍、神经网络、卷积网络、文本分类详解!——人工智能|AI|机器学习|计算机视觉

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2023-01-04 19:00:25
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视频选集
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自动连播
1-PyTorch框架与其他框架区别分析
12:20
2-CPU与GPU版本安装方法解读
17:36
1-数据集与任务概述
11:57
2-基本模块应用测试
12:57
3-网络结构定义方法
12:50
4-数据源定义简介
10:10
5-损失与训练模块分析
12:02
6-训练一个基本的分类模型
10:32
7-参数对结果的影响
08:43
神经网络回归任务-气温预测
52:34
1-输入特征通道分析
12:13
2-卷积网络参数解读
09:09
3-卷积网络模型训练
12:09
1-任务分析与图像数据基本处理
11:31
2-数据增强模块
11:52
3-数据集与模型选择
09:30
4-迁移学习方法解读
12:30
5-输出层与梯度设置
11:49
6-输出类别个数修改
10:22
7-优化器与学习率衰减
10:55
8-模型训练方法
11:14
9-重新训练全部模型
11:07
10-测试结果演示分析
18:24
1-Dataloader要完成的任务分析
09:10
2-图像数据与标签路径处理
09:37
3-Dataloader中需要实现的方法分析
13:02
4-实用Dataloader加载数据并训练模型
12:15
1-数据集与任务目标分析
09:54
2-文本数据处理基本流程分析
11:17
3-命令行参数与DEBUG
10:59
4-训练模型所需基本配置参数分析
13:12
5-预料表与字符切分
10:01
6-字符预处理转换ID
10:44
7-LSTM网络结构基本定义
11:30
8-网络模型预测结果输出
12:42
9-模型训练任务与总结
12:20
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