资源投诉 发布时间: 2023-05-28 09:54:13
文件大小: 共计 1714 个文件 ,合计: 86.8GB
发布者:
红尘
资源来源:
阿里云盘
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沽泡学院P5:人工智能CV + NLP技术 1.7GB
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【沽泡学院】P5:人工智能CV + NLP技术 1.7GB
9_2022论文必备-Transformer实战系列 1.7GB
9_MedicalTrasnformer论文解读 272.4MB
6-拓展应用分析.mp4 56.5MB
5-位置编码的作用与效果.mp4 46.5MB
4-论文公式计算分析.mp4 46.9MB
3-网络结构计算流程概述.mp4 44.5MB
2-核心思想分析.mp4 54.3MB
1-论文整体分析.mp4 23.7MB
8_detr目标检测源码解读 377.6MB
9-损失函数与预测输出1.mp4 41.2MB
8-输出预测结果1.mp4 41.2MB
7-Decoder层操作与计算1.mp4 30.1MB
6-编码层作用方法1.mp4 42.8MB
5-mask与编码模块1.mp4 34.7MB
4-backbone特征提取模块1.mp4 35.5MB
3-位置编码作用分析2.mp4 47.9MB
2-数据处理与dataloader2.mp4 64.0MB
1-项目环境配置解读2.mp4 40.3MB
7_基于Transformer的detr目标检测算法 119.8MB
5-训练过程的策略1.mp4 28.3MB
4-注意力机制的作用方法1.mp4 20.8MB
3-位置信息初始化query向量1.mp4 19.9MB
2-整体网络架构分析1.mp4 31.5MB
1-DETR目标检测基本思想解读1.mp4 19.3MB
6_swintransformer源码解读 287.3MB
8-输出层概述1.mp4 41.1MB
7-各block计算方法解读1.mp4 27.9MB
6-patchmerge下采样操作1.mp4 25.2MB
5-窗口位移模块细节分析1.mp4 36.8MB
4-基础attention计算模块1.mp4 27.6MB
3-数据按window进行划分计算1.mp4 31.5MB
2-图像数据patch编码1.mp4 37.6MB
1-数据与环境配置解读1.mp4 59.6MB
5_swintransformer算法原理解析 212.5MB
9-下采样操作实现方法1.mp4 22.2MB
8-整体网络架构整合1.mp4 20.9MB
7-偏移细节分析及其计算量概述1.mp4 20.4MB
6-窗口偏移操作的实现1.mp4 24.3MB
5-基于窗口的注意力机制解读1.mp4 29.5MB
4-获取各窗口输入特征1.mp4 19.0MB
3-一个block要完成的任务1.mp4 17.4MB
2-要解决的问题及其优势分析1.mp4 22.3MB
10-分层计算方法1.mp4 21.7MB
1-swintransformer整体概述1.mp4 14.8MB
4_VIT算法模型源码解读 138.8MB
4-输出层计算结果1.mp4 37.7MB
3-注意力机制计算1.mp4 28.0MB
2-输入序列构建方法解读1.mp4 29.8MB
1-项目配置说明1.mp4 43.3MB
3_Transformer在视觉中的应用VIT算法 161.5MB
7-TNT模型细节分析1.mp4 27.5MB
6-位置编码与TNT模型1.mp4 25.2MB
5-计算公式解读1.mp4 24.1MB
4-CNN遇到的问题与窘境1.mp4 22.3MB
3-VIT整体架构解读1.mp4 24.3MB
2-对图像数据构建patch序列1.mp4 22.2MB
1-transformer发家史介绍1.mp4 15.8MB
2_自然语言处理通用框架BERT原理解读 138.5MB
9-BERT模型训练方法.mp4 20.6MB
8-transformer整体架构梳理.mp4 22.2MB
7-位置编码与多层堆叠1.mp4 16.8MB
6-Multi-head的作用1.mp4 19.3MB
5-特征分配与softmax机制1.mp4 21.2MB
4-self-attention计算方法1.mp4 23.7MB
3-注意力机制的作用1.mp4 14.7MB
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