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该课程属于
测试班级202401
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目录
笔记
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介绍
2.9 Encoder整体计算流程
全部任务
1.1 自然语言处理概述
2.1 NLP的基本流程
2.2.1 语料字符处理-字符串...
2.2.2 正则表达式
2.2.3 正则表达式应用
2.3.1 分词:正向最大匹配法
2.3.2 分词:正向最大匹配法...
2.3.3 分词:逆向最大匹配法
2.4.1 N元语法模型
2.4.2 N元语法模型与分词
2.5.1 隐马尔可夫概述
2.5.2 隐马尔可夫实例
2.5.3 Viterbi算法
2.5.4 Viterbi算法应...
2.6 jieba分词
2.7 去停用词
3.1.1 向量化与独热编码
3.1.2 基于字典的one-h...
3.1.3 基于keras的on...
3.2 词袋模型
3.3 TF-IDF
3.4.1 Word2Vec模型...
3.4.2 Word2Vec模型...
3.4.3 Word2Vec模型...
3.5 Doc2Vec模型
1.1 Python数据可视化概...
1.2 Matplotlib绘图...
1.3 Matplotlib散点...
1.4 Matplotlib绘制...
1.5 Matplotlib绘制...
1.6 Matplotlib绘制...
2.1 Matplotlib例子...
2.2 Matplotlib例子...
2.3 Matplotlib例子...
2.4 Matplotlib例子...
2.5 Matplotlib例子...
1 PyTorch简介
2.1 创建张量
2.2 张量与数组相互转化
3.1 任务描述:构建一个线性模...
3.2 读取数据
3.3 构建初始模型及损失函数
3.4 test-构建优化器
3.4 构建优化器
3.5 最小化方差(训练)
3.6 执行多轮训练
3.7 训练过程可视化
4.1 案例目标与流程
4.2 加载数据
4.3 加工数据
4.4 模型结构介绍
4.5 构建模型
4.6 模型配置
4.7 模型训练
4.8 执行多轮训练
4.9 模型性能评估
4.10 保存模型
4.11 加载模型
4.12 模型应用
1 引言
2.1 浅层神经网络的局限
2.2 卷积操作
2.3 卷积操作的优势
2.4 池化及全连接
2.5 高维输入及多filter...
2.6 实现卷积操作
2.7 将卷积结果可视化
2.8 实现池化操作
3.1 循环神经网络简介
3.2 循环神经网络的常见结构
4.1 LSTM的三个门
4.2 LSTM三个门的计算示例
4.3 实现LSTM操作
4.4 LSTM返回值解读
5.1 加载数据
5.2 数据加工
5.3 搭建循环神经网络
5.4 模型配置
5.5 模型训练
5.6 模型性能验证
1 大模型简介
2.1 Transformer引...
2.2 Transformer整...
2.3 Transformer整...
2.4 Input Embedd...
2.5 注意力机制介绍
2.6 attention层的计...
2.7 attention层的计...
2.8 从单头到多头注意力
2.9 Encoder整体计算流...
2.10 encoder代码实现
2.11 Decoder整体计算...
2.12 Masked Atte...
2.13 decoder代码实现
2.14 Transformer...
2.15 Transformer...
3.1 生成式预训练模型GPT简...
3.2 GPT预训练流程
3.3 GPT微调流程
4.1 BERT简介
4.2 BERT预训练流程
4.3 BERT微调流程
5.1 HuggingFace简...
5.2 使用pipeline进行...
5.3 将预训练模型下载至本地及...
5.4 使用pipeline完成...
5.5 使用transforme...
6 小结
项目前置知识学习配套资料下载.z...
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授课教师
张敏
数据挖掘与人工智能金牌讲师
课程特色
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张老师
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