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file:25-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传后加载使用.mp4 file:08-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention公式讲解.mp4 file:11-Transformer—新增案例机器翻译模型-数据的下载和vocab构建.mp4 file:01-文本预处理-文本预处理-文本数据增强讲解.mp4 file:13-Transformer—新增案例机器翻译模型-4掩码的构建.mp4 file:03-文本预处理- 新闻主题分类任务-数据加载方式的增补代码解读.mp4 file:21-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-4加载语言模型头结果输出.mp4 file:18-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-1tokenizer加载.mp4 file:19-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-2加载带头和不带头的预训练模型.mp4 file:06-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补流程梳理.mp4 file:16-Transformer—新增案例机器翻译模型-7训练模型和定义解码函数.mp4 file:17-Transformer—新增案例机器翻译模型-8翻译函数的定义和9模型保存.mp4 file:26-虚拟机的使用.mp4 file:15-Transformer—新增案例机器翻译模型-6构建训练函数和评估函数.mp4 file:README.md file:02-阶段4 （计算机视觉CV) 阶段6 （CV项目）.zip file:干货工具箱priceeasy.png file:03-阶段5（自然语言处理NLP）、阶段6（NLP项目）.zip file:01-阶段1-3（python基础 、python高级、机器学习）.zip file:18-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(8)-网络构建（输出流）.mp4 file:07-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-损失函数的计算.mp4 file:05-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传播过程（输入层到隐藏层）.mp4 file:21-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(11)-模型预测.mp4 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