文件内容:
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file:002-1-神经网络要完成的任务分析.mp4
file:020-2-注意力结构历史故事介绍.mp4
file:008-7-神经网络效果可视化分析.mp4
file:015-5-参数共享的作用.mp4
file:012-2-卷积要完成的任务解读.mp4
file:003-2-模型更新方法解读.mp4
file:009-8-神经元个数的作用.mp4
file:019-1-RNN网络结构原理与问题.mp4
file:016-6-池化层的作用与效果.mp4
file:004-3-损失函数计算方法.mp4
file:057-1-数据集与任务目标分析.mp4
file:036-1-任务与数据集解读.mp4
file:063-7-LSTM网络结构基本定义.mp4
file:061-5-预料表与字符切分.mp4
file:001-课程介绍.mp4
file:048-6-输出类别个数修改.mp4
file:052-10-测试结果演示分析.mp4
file:018-8-经典网络架构概述.mp4
file:062-6-字符预处理转换ID.mp4
file:022-4-QKV的来源与作用.mp4
file:005-4-前向传播流程解读.mp4
file:007-6-神经网络整体架构详细拆解.mp4
file:014-4-层次结构的作用.mp4
file:033-5-损失与训练模块分析.mp4
file:064-8-网络模型预测结果输出.mp4
file:058-2-文本数据处理基本流程分析.mp4
file:060-4-训练模型所需基本配置参数分析.mp4
file:011-1-卷积神经网络概述分析.mp4
file:013-3-卷积计算详细流程演示.mp4
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