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深度学习与PyTorch实战-

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  • 深度学习与PyTorch实战

    • 神经网络原理解读与整体架构分析
    • 卷积神经网络解读
    • PyTorch框架实战神经网络
    • PyTorch图像识别实战
    • RNN与word2vec模型
    • BERT模型解读
    • BERT训练与对抗生成网络

  • BERT原理解读（重录清晰版）

    • 1-BERT任务目标概述
    • 2-传统解决方案遇到的问题
    • 3-注意力机制的作用
    • 4-self-attention计算方法
    • 5-特征分配与softmax机制
    • 6-Multi-head的作用
    • 7-位置编码与多层堆叠
    • 8-transformer整体架构梳理
    • 9-BERT模型训练方法
    • 10-训练实例

  • BERT源码解读

    • 1-BERT开源项目简介
    • 2-项目参数配置
    • 3-数据读取模块
    • 4-数据预处理模块
    • 5-tfrecord数据源制作
    • 6-Embedding层的作用
    • 7-加入额外编码特征
    • 8-加入位置编码特征
    • 9-mask机制的作用
    • 10-构建QKV矩阵
    • 11-完成Transformer模块构建
    • 12-训练BERT模型

  • MaskRcnn源码解读

    • Mask-Rcnn开源项目简介
    • 开源项目数据集
    • 参数配置
    • FPN层特征提取原理解读
    • FPN网络架构实现解读
    • 生成框比例设置
    • 基于不同尺度特征图生成所有框
    • RPN层的作用与实现解读
    • 候选框过滤方法
    • Proposal层实现方法
    • DetectionTarget层的作用
    • 正负样本选择与标签定义
    • RoiPooling层的作用与目的
    • RorAlign操作的效果
    • 整体框架回顾
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