5.14 模型训练过程
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5.15 损失函数与准确率曲线
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B站强推！2024公认最通俗易懂的【Transformer】教程，125集付费课程（附资料）神经网络_注意力机制_深度学习_BERT_大模型
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6.9 定义BERT模型和RoBERTa模型
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在线表格从零构建出Transformer模型，让动手实践变得轻松
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6.10 训练BERT微调模型
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3.28 训练resNet50 模型
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5.19 Android聊天界面设计
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你必须避免的3个Python写法
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这绝对是全网最适合新手的huggingface教程了吧，NLP预训练模型、BERT中文模型实战示例、transformer类库、datasets类库快速上手！！
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5.20 Android聊天逻辑设计
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用Excel表格手搓Transformer，原来表格调参如此易懂，这下我是真悟了！
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6.7 数据集分析
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5.17 聊天模型部署到服务器
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5.2 机器问答技术路线
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5.5 机器人项目初始化
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5.8 定义Transformer注意力机制
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大脑如何处理语言？普林斯顿新作登上Nature，全方位分析Transformer！
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5.16 聊天模型评估与测试
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5.3 腾讯聊天数据集
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图解GPT可视化Transformer直观理解大模型运行原理
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5.18 Android项目初始化
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TensorFlow+Android经典模型从理论到实战(微课视频版)
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SimMIM：计算机视觉的随机掩码预训练
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6.6 BERT模型
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77、Llama源码讲解之GroupQueryAttention和KV-cache
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1.18 XGBoost回归模型
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5.22 小结
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“神经元的死因”原来是学习动力驱动的锅，深探ReLU Transformer中与层相关的激活稀疏模式
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5.12 模型结构与参数配置
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5.4 Transformer模型解析
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5.9 定义Transformer编码器
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1.10 Web服务器设计
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徒手实现注意力机制：LLM最关键的设计（Attention Is All You Need）
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9.4 数据集与特征提取
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7.12 FaceNet人脸识别模型
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7.15 EfficientNet Noisy Student模型
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5.7 定义Transformer输入层编码
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7.8 人脸识别模型训练
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【卡内基梅隆新作】无需重新训练，基于Transformer的偏微分方程求解！好方法就要学！
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6.4 注意力机制