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深度学习及项目实战
第8-1任务： Customization basics
查看课程
任务列表
第1任务： 深度学习开篇
第2-1任务： TensorFlow训练的基本过程
第2-2任务： 素材.zip
第2-3任务： 素材.zip
第3-1任务： tensorflow安装
第3-2任务： 文档.zip
第4-1任务： TensorFlow过拟合
第4-2任务： 素材.zip
第5-1任务： save and load
第5-2任务： 素材.zip
第6-1任务： Premade Estimators
第6-2任务： 素材.zip
第7-1任务： Boosted trees using Estimators
第7-2任务： 素材.zip
第8-1任务： Customization basics
第8-2任务： 素材.zip
第9-1任务： Custom layers
第9-2任务： 素材.zip
第10-1任务： Custom training
第10-2任务： 素材.zip
第11-1任务： 反向传播的链式法则
第11-2任务： 文档.zip
第12-1任务： 什么是SVM模型
第12-2任务： 文档.zip
第13-1任务： KKT条件
第13-2任务： 文档.zip
第14-1任务： 拉格朗日对偶问题
第14-2任务： 文档.zip
第15-1任务： 使用拉格朗日对偶推导参数w和b
第15-2任务： 文档.zip
第16-1任务： 使用SMO算法求解参数a
第16-2任务： 文档.zip
第16-3任务： 素材.zip
第17-1任务： 软间隔与正则化
第17-2任务： 文档.zip
第18-1任务： scikit-learn实现线性SVM
第18-2任务： 文档.zip
第18-3任务： 素材.zip
第19-1任务： scikit-learn实现非线性SVM
第19-2任务： 文档.zip
第19-3任务： 素材.zip
第20-1任务： 从逻辑回归到神经网络
第20-2任务： 文档.zip
第20-3任务： 素材.zip
第21-1任务： 神经网络的表示
第21-2任务： 文档.zip
第22-1任务： 前向传播过程
第22-2任务： 文档.zip
第23-1任务： 多样本的向量化
第23-2任务： 文档.zip
第24-1任务： 确认矩阵的维数
第24-2任务： 文档.zip
第24-3任务： 素材.zip
第25-1任务： 一个3层神经网络的实现
第25-2任务： 文档.zip
第25-3任务： 素材.zip
第26-1任务： 输出层的设计与softmax
第26-2任务： 文档.zip
第26-3任务： 素材.zip
第27-1任务： 手写一个数字识别的神经网络
第27-2任务： 素材.zip
第28-1任务： 激活函数
第28-2任务： 文档.zip
第29-1任务： 神经网络的损失函数
第29-2任务： 文档.zip
第29-3任务： 素材.zip
第30-1任务： 神经网络的梯度下降法
第30-2任务： 文档.zip
第31-1任务： 链式法则与误差反向传播
第31-2任务： 文档.zip
第32-1任务： 本章概述
第32-2任务： 素材.zip
第33-1任务： one-hot和multi-hot
第33-2任务： 素材.zip
第34-1任务： 词袋模型和tfidf
第34-2任务： 文档.zip
第35-1任务： tfidf提取文档关键词实战
第35-2任务： 素材.zip
第36-1任务： 生成共现矩阵
第36-2任务： 文档.zip
第37-1任务： svd降维
第37-2任务： 文档.zip
第38-1任务： pca实战
第38-2任务： 素材.zip
第39-1任务： svd实战
第39-2任务： 素材.zip
第40-1任务： pca和共现窗口矩阵
第40-2任务： 素材.zip
第41-1任务： 语言模型概述
第41-2任务： 文档.zip
第42-1任务： NNLM模型
第42-2任务： 文档.zip
第43-1任务： NNLM模型实战
第43-2任务： 软件.zip
第43-3任务： 素材.zip
第44-1任务： CBOW模型
第44-2任务： 文档.zip
第45-1任务： Skip-gram模型
第45-2任务： 文档.zip
第46-1任务： huffman tree
第46-2任务： 文档.zip
第47-1任务： 分层的softmax
第47-2任务： 文档.zip
第48-1任务： 负采样
第48-2任务： 文档.zip
第49-1任务： word2vec实战
第49-2任务： 素材.zip
第50-1任务： Glove模型
第50-2任务： 文档.zip
第51-1任务： 选择Pytorch的理由与安装
第51-2任务： 素材.zip
第52-1任务： 什么是Tensor
第52-2任务： 素材.zip
第53-1任务： Tensor的创建
第53-2任务： 素材.zip
第54-1任务： Tensor的算术运算
第54-2任务： 素材.zip
第55-1任务： Tensor的索引与数据筛选
第55-2任务： 素材.zip
第56-1任务： Tensor的组合与拼接
第56-2任务： 素材.zip
第57-1任务： Tensor的切片
第57-2任务： 素材.zip
第58-1任务： Tensor的变形操作
第58-2任务： 素材.zip
第59-1任务： Tensor的填充操作
第59-2任务： 素材.zip
第60-1任务： Autograd自动求导机制
第60-2任务： 素材.zip
第61-1任务： Autograd自动求导线性回归模型
第61-2任务： 素材.zip
第62-1任务： Autograd其它功能
第62-2任务： 素材.zip
第63-1任务： nn.module和nn.functional库
第63-2任务： 素材.zip
第64-1任务： nn.parameters库
第64-2任务： 素材.zip
第65-1任务： nn.Sequential库
第65-2任务： 素材.zip
第66-1任务： PyTorch搭建神经网络模型的一般步骤
第66-2任务： 素材.zip
第67-1任务： Pytorch搭建神经网络解决回归问题
第67-2任务： 素材.zip
第68-1任务： Pytorch搭建神经网络解决分类问题
第68-2任务： 素材.zip
第69-1任务： 什么是序列任务
第69-2任务： 文档.zip
第70-1任务： 循环神经网络(rnn)
第70-2任务： 文档.zip
第70-3任务： 素材.zip
第71-1任务： RNN反向传播-BPTT算法
第71-2任务： 文档.zip
第72-1任务： 梯度消失、梯度爆炸与梯度裁剪
第72-2任务： 文档.zip
第72-3任务： 素材.zip
第73-1任务： 门控循环单元(GRU)
第73-2任务： 文档.zip
第73-3任务： 素材.zip
第74-1任务： 长短期记忆(LSTM)
第74-2任务： 文档.zip
第75-1任务： 双向RNN与多层RNN
第75-2任务： 文档.zip
第76-1任务： 文本情感分类任务的介绍与流程
第76-2任务： 素材.zip
第77任务： 文本预处理
第78任务： data_precossing实现
第79任务： dataset类实现
第80任务： model类实现
第81任务： train脚本实现
第82-1任务： 引入Transformer
第82-2任务： 文档.zip
第83-1任务： Transformer概述
第83-2任务： 文档.zip
第84-1任务： positional_encodings
第84-2任务： 文档.zip
第84-3任务： 素材.zip
第85-1任务： positional_encodings实战
第85-2任务： 素材.zip
第86-1任务： dropout理论
第86-2任务： 素材.zip
第87-1任务： dropout实战
第87-2任务： 素材.zip
第88-1任务： attention机制
第88-2任务： 文档.zip
第89-1任务： self-attention机制
第89-2任务： 文档.zip
第90-1任务： 句子的padding_mask
第90-2任务： 文档.zip
第91-1任务： padding_mask实战
第91-2任务： 素材.zip
第92-1任务： sequence_mask
第92-2任务： 文档.zip
第93-1任务： sequence_mask实战
第93-2任务： 素材.zip
第94-1任务： FFN网络结构
第94-2任务： 文档.zip
第95-1任务： layerNorm
第95-2任务： 文档.zip
第96-1任务： ResNet
第96-2任务： 文档.zip
第97-1任务： Warmup技术
第97-2任务： 文档.zip
第98-1任务： beam_search
第98-2任务： 文档.zip
第99-1任务： Transformer的理论知识总结
第99-2任务： 文档.zip
第100-1任务： transformer实战_处理数据
第100-2任务： 素材.zip
第101任务： transformer实战_train
第102任务： transformer实战_translate
第103-1任务： bert理论知识
第103-2任务： 文档.zip
第104-1任务： bert实战
第104-2任务： 素材.zip
第105-1任务： 看图说话
第105-2任务： 参考资料.zip
第106-1任务： 聊天机器人
第106-2任务： 资料.zip
第107-1任务： 推荐系统理论知识
第107-2任务： 参考资料.zip
第108-1任务： 推荐系统实战
第108-2任务： 资料.zip
第109-1任务： 项目导论与中文词向量实践
第109-2任务： 参考资料.zip
第110-1任务： 基于Seq2Seq架构的模型搭建
第110-2任务： 参考资料.zip
第111-1任务： NLG过程的优化与项目 Inference
第111-2任务： 参考资料.zip
第112任务： OOV和Word-repetition 问题的改进1
第113-1任务： OOV和Word-repetition 问题的改进2
第113-2任务： 参考资料.zip
第114-1任务： 基于Transformer特征 提取器的改进
第114-2任务： 参考资料.zip
第115-1任务： BERT在抽取式任务中的效果
第115-2任务： 参考资料.zip
第116-1任务： 预训练模型在摘要任务中的改进
第116-2任务： 参考资料.zip
第117-1任务： 项目总结与回顾
第117-2任务： 参考资料.zip
第118任务： Seq2Seq模型结构
第119任务： Attention机制
第120-1任务： 基于Seq2Seq的PyTorch实战机器翻译
第120-2任务： 参考资料.zip
第121-1任务： 语言模型和概率图模型
第121-2任务： 语言模型和概率图模型.pptx_ner_dataset.zip
第121-3任务： 语言模型和概率图模型.pptx.zip
