内容详情:11-1_课程总结.mp4 1-1_课程导学.mp4 10-2_自动网络结构搜索算法一_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4 10-4_自动网络结构搜索算法二_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4 10-3_自动网络结构搜索算法一的分布式训练_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4 10-1_AutoML引入_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4 10-5_自动网络结构搜索算法三_深度学习之神经网络RNNGAN算法原理实战.mp4 7-11_词表封装与类别封装.mp4 7-7_数据预处理之分词.mp4 7-10_超参数定义.mp4 7-1_序列式问题.mp4 7-9_实战代码模块解析.mp4 7-12_数据集封装.mp4 7-4_基于LSTM的文本分类模型(TextRNN与HAN).mp4 7-13_计算图输入定义.mp4 7-18_TextCNN实现.mp4 7-19_循环神经网络总结.mp4 7-17_LSTM单元内部结构实现.mp4 7-14_计算图实现.mp4 7-15_指标计算与梯度算子实现.mp4 7-5_基于CNN的文本分类模型(TextCNN).mp4 7-16_训练流程实现.mp4 7-2_循环神经网络.mp4 7-6_RNN与CNN融合解决文本分类.mp4 7-3_长短期记忆网络.mp4 7-8_数据预处理之词表生成与类别表生成.mp4 3-3_卷积神经网络(2).mp4 3-2_卷积神经网络(1).mp4 3-4_卷积神经网络实战.mp4 3-1_神经网络进阶.mp4 8-3_Encoder-Decoder框架与Beam_Search算法生成文本.mp4 8-20_训练流程代码.mp4 8-4_Multi-Modal_RNN模型.mp4 8-9_数据介绍,词表生成.mp4 8-8_图像生成文本模型对...等。
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