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【J1246】一天玩转NLP自然语言处理视频教程

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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2021-4-17 15:41:33 | 显示全部楼层 |阅读模式

    资源名称:

    【J1246】一天玩转NLP自然语言处理视频教程

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    第0部分Pytorch4
          1.1认识Pytorch-第1步-什么是Pytorch.mp4
          1.1认识Pytorch-第2步-基本元素操作-part1.mp4
          1.1认识Pytorch-第2步-基本元素操作-part2.mp4
          1.1认识Pytorch-第3步-基本运算操作-part2.mp4
          1.1认识Pytorch-第4步-类型转换-part1.mp4
          1.1认识Pytorch-第4步-类型转换-part2.mp4
          1.1认识Pytorch-第4步-类型转换-part3.mp4
          1.1认识Pytorch-第5步-小节总结.mp4
          1.2Pytorch中的autograd-第1步-关于Tensor的概念.mp4
          1.2Pytorch中的autograd-第2步-关于Tensor的操作.mp4
          1.2Pytorch中的autograd-第3步-关于梯度的概念和小节总结.mp4
          2.1Pytorch构建神经网络-第1步-构建神经网络-part1.mp4
          2.1Pytorch构建神经网络-第1步-构建神经网络-part2.mp4
          2.1Pytorch构建神经网络-第1步-构建神经网络-part3.mp4
          2.1Pytorch构建神经网络-第1步-构建神经网络-part4.mp4
          2.1Pytorch构建神经网络-第2步-损失函数.mp4
          2.1Pytorch构建神经网络-第3步-反向传播.mp4
          2.1Pytorch构建神经网络-第4步-更新网络参数.mp4
          2.1Pytorch构建神经网络-第5步-小节总结.mp4
          2.2Pytorch构建分类器-第0步-数据集介绍.mp4
          2.2Pytorch构建分类器-第1步-下载数据集-part1.mp4
          2.2Pytorch构建分类器-第1步-下载数据集-part2.mp4
          2.2Pytorch构建分类器-第1步-下载数据集-part3.mp4
          2.2Pytorch构建分类器-第2步-定义卷积神经网络-part1.mp4
          2.2Pytorch构建分类器-第3步-定义损失函数-part1.mp4
          2.2Pytorch构建分类器-第4步-训练模型-part1.mp4
          2.2Pytorch构建分类器-第4步-训练模型-part2.mp4
          2.2Pytorch构建分类器-第5步-测试模型-part1.mp4
          2.2Pytorch构建分类器-第5步-测试模型-part2.mp4
          2.2Pytorch构建分类器-第5步-测试模型-part3.mp4
          2.2Pytorch构建分类器-第5步-测试模型-part4.mp4
          2.2Pytorch构建分类器-第6步-GPU训练模型和小节总结.mp4

    第1部分自然语言处理入门
          1.1自然语言处理入门.mp4
          ^
    第2部分HMM和CRF
          1.1CRF模型简介.mp4
          1.1HMM模型介绍.mp4
          1.2文本处理的基本方法-part1.mp4
          2.1新闻主题分类任务-第4步-part2.mp4

    第43部分RNN
          1.1RNN模型小结.mp4
          1.1RNN模型简介-part1.mp4
          1.1RNN模型简介-part2.mp4
          1.2传统RNN模型优缺点及小结.mp4
          1.2传统RNN模型构造和代码演示part1.mp4
          1.2传统RNN模型构造和代码演示part2.mp4
          1.3LSTM模型介绍-part1.mp4
          1.3LSTM模型介绍-part2.mp4
          1.3LSTM模型介绍-part3.mp4
          1.3LSTM模型介绍-part4.mp4
          1.3LSTM模型小结.mp4
          1.4GRU_1模型介绍.mp4
          1.4GRU_2模型代码演示.mp4
          1.4GRU_3模型小结.mp4
          1.5注意力机制代码分析.mp4
          1.5注意力机制代码实现.mp4
          1.5注意力机制小结.mp4
          1.5注意力概念和计算规则介绍.mp4
          2.1人名分类器第1步.mp4
          2.1人名分类器第2步-part1.mp4
          2.1人名分类器第2步-part2.mp4
          2.1人名分类器第3步-part1.mp4
          2.1人名分类器第3步-part2.mp4
          2.1人名分类器第3步-part3.mp4
          2.1人名分类器第3步-part4.mp4
          2.1人名分类器第3步-part5.mp4
          2.1人名分类器第4步-构建训练函数-part1.mp4
          2.1人名分类器第4步-构建训练函数-part2.mp4
          2.1人名分类器第4步-构建训练函数-part3.mp4
          2.1人名分类器第4步-构建训练函数-part4.mp4
          2.1人名分类器第4步-构建训练函数-part5.mp4
          2.1人名分类器第4步-构建训练函数-part6.mp4
          2.1人名分类器第4步-构建训练函数-part7.mp4
          2.1人名分类器第4步-构建训练函数-part8.mp4
          2.1人名分类器第4步-构建训练函数-part9.mp4
          2.1人名分类器第5步-构建评估函数-part1_RNN.mp4
          2.1人名分类器第5步-构建评估函数-part2_LSTM.mp4
          2.1人名分类器第5步-构建评估函数-part3_GRU.mp4
          2.1人名分类器第5步-构建预测函数-part4.mp4
          2.1人名分类器第5步-构建预测函数-part5.mp4
          2.1人名分类器第6步案例小结.mp4
          2.2英译法任务_第0步-总体介绍.mp4
          2.2英译法任务_第1步-导入包.mp4
          2.2英译法任务_第2步-part1.mp4
          2.2英译法任务_第2步-part2.mp4
          2.2英译法任务_第2步-part3.mp4
          2.2英译法任务_第2步-part4.mp4
          2.2英译法任务_第2步-part5.mp4
          2.2英译法任务_第2步-part6.mp4
          2.2英译法任务_第2步-part7.mp4
          2.2英译法任务_第3步-part1.mp4
          2.2英译法任务_第3步-part2.mp4
          2.2英译法任务_第3步-part3.mp4
          2.2英译法任务_第3步-part4.mp4
          2.2英译法任务_第3步-part5.mp4
          2.2英译法任务_第3步-part6.mp4
          2.2英译法任务_第4步-part1.mp4
          2.2英译法任务_第4步-part2.mp4
          2.2英译法任务_第4步-part3.mp4
          2.2英译法任务_第4步-part4.mp4
          2.2英译法任务_第4步-part5.mp4
          2.2英译法任务_第4步-part6.mp4
          2.2英译法任务_第5步-part1.mp4
          2.2英译法任务_第5步-part2.mp4
          2.2英译法任务_第5步-part3.mp4
          2.2英译法任务_第5步-part4.mp4
          2.2英译法任务_第5步-part5.mp4

    第4部分Transformer
          1.1Transformer背景介绍.mp4
          2.1认识Transformer架构-part1.mp4
          2.1认识Transformer架构-part2.mp4
          2.2输入部分实现-part1.mp4
          2.2输入部分实现-part2.mp4
          2.2输入部分实现-part3.mp4
          2.2输入部分实现-part4.mp4
          2.2输入部分实现-part5.mp4
          2.2输入部分实现-part6.mp4
          2.3.1掩码张量-part1.mp4
          2.3.1掩码张量-part2.mp4
          2.3.1掩码张量-part3.mp4
          2.3.2注意力机制-part1.mp4
          2.3.2注意力机制-part2.mp4
          2.3.2注意力机制-part3.mp4
          2.3.2注意力机制-part4.mp4
          2.3.3多头注意力机制-part1.mp4
          2.3.3多头注意力机制-part2.mp4
          2.3.3多头注意力机制-part3.mp4
          2.3.3多头注意力机制-part4.mp4
          2.3.4前馈全连接层-part1.mp4
          2.3.4前馈全连接层-part2.mp4
          2.3.5规范化层-part1.mp4
          2.3.5规范化层-part2.mp4
          2.3.6子层连接结构-part1.mp4
          2.3.6子层连接结构-part2.mp4
          2.3.7编码器层-part1.mp4
          2.3.7编码器层-part2.mp4
          2.3.8编码器-part1.mp4
          2.3.8编码器-part2.mp4
          2.4.1解码器层-part1.mp4
          2.4.1解码器层-part2.mp4
          2.4.2解码器-part1.mp4
          2.4.2解码器-part2.mp4
          2.5输出部分实现-part1.mp4
          2.5输出部分实现-part2.mp4
          2.6模型构建-part1.mp4
          2.6模型构建-part2.mp4
          2.6模型构建-part3.mp4
          2.6模型构建-part4.mp4
          2.7模型基本测试运行-小节总结.mp4
          2.7模型基本测试运行-第一步-part1.mp4
          2.7模型基本测试运行-第一步-part2.mp4
          2.7模型基本测试运行-第三步.mp4
          2.7模型基本测试运行-第二步-part1.mp4
          2.7模型基本测试运行-第二步-part2.mp4
          2.7模型基本测试运行-第四步.mp4
          3.1使用Transformer构建语言模型-0总体介绍.mp4
          3.1使用Transformer构建语言模型-第1步.mp4
          3.1使用Transformer构建语言模型-第2步-part1.mp4
          3.1使用Transformer构建语言模型-第2步-part2.mp4
          3.1使用Transformer构建语言模型-第3步-part1.mp4
          3.1使用Transformer构建语言模型-第3步-part2.mp4
          3.1使用Transformer构建语言模型-第4步-part1.mp4
          3.1使用Transformer构建语言模型-第4步-part2.mp4
          3.1使用Transformer构建语言模型-第4步-part3.mp4
          3.1使用Transformer构建语言模型-第5步-part1.mp4
          3.1使用Transformer构建语言模型-第5步-part2.mp4

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    还是看不懂,复杂
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    好像还不错!
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    发表于 2021-7-20 15:57:26 | 显示全部楼层
    不错,下载看看
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    资料不错!买个会员很值。
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    发表于 2021-7-25 12:16:32 | 显示全部楼层
    是我想要的资料、
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    学习一下!十分感谢
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