V
主页
[动手写神经网络] 06 自定义(kaggle)数据集(custom dataset)、Dataloader,及 train test valid 数据集拆分
发布人
本期 code:https://github.com/chunhuizhang/bilibili_vlogs/blob/master/dl/tutorials/06_custom_dataset_train_valid_test.ipynb 系列视频:https://space.bilibili.com/59807853/channel/collectiondetail?sid=581905 kaggle api:https://www.bilibili.com/video/BV1xa411T7rX/
打开封面
下载高清视频
观看高清视频
视频下载器
[动手写神经网络] 01 认识 pytorch 中的 dataset、dataloader(mnist、fashionmnist、cifar10)
[pytorch 网络模型结构] batchnorm train 及 eval 模式的差异及(running_mean, running_var)的计算细节
[LLMs 实践] 09 BPE gpt2 tokenizer 与 train tokenizer
[动手写神经网络] 07 预训练 resnet 解决 kaggle weather dataset(validation dataset)的使用
[动手写神经网络] 手动实现 Transformer Encoder
[动手写神经网络] 如何对数据集归一化(transforms.Normalize)以 mnist 数据集为例(mean=0.1307, std=0.3081)
[动手写神经网络] 如何对数据集(ImageNet) denormalize(inverse normalize)还原为原来的均值和标准差(mean/std)
[pytorch 强化学习] 06 迷宫环境(maze environment)SARSA(Q-table,value iteration)求解
[实战kaggle系列] 1. 使用 kaggle 命令行 api,进行数据集的下载
超全超简单!一口气刷完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM、DBN等八大深度学习神经网络算法!真的比刷剧还爽!
研究生基本代码复现基本功!3分钟教会你如何跑通官方模型代码,再替换为自己的数据集跑通!人工智能|计算机技术|github
[AI 核心概念及计算] 概率计算 01 pytorch 最大似然估计(MLE)伯努利分布的参数
[动手写神经网络] 04 使用预训练 vgg 提升 cifar10 分类准确率
【200集还是太全面了】拒绝低效!一口气学完CNN、RNN、GAN、LSTM、GNN、DQN、Transformer、MLP、AE九大深度学习神经网络!纯干货!
[LLMs 实践] 10 预训练语料,mapping & streaming(load_dataset)
[pytorch distributed] 张量并行与 megtron-lm 及 accelerate 配置
[pytorch] Tensor 轴(axis)交换,transpose(转置)、swapaxes、permute
[pytorch 网络拓扑结构] 深入理解 nn.LayerNorm 的计算过程
[动手写Bert系列] bertencoder self attention 计算细节及计算过程
[动手写bert系列] BertSelfLayer 多头注意力机制(multi head attention)的分块矩阵实现
[pytorch 模型拓扑结构] 深入理解 nn.CrossEntropyLoss 计算过程(nn.NLLLoss(nn.LogSoftmax))
[动手写神经网络] 02 逐行写代码 CNN pipeline 图像分类(模型结构、训练、评估)
[LLM && AIGC] 04 深入理解 openai tokenizer 及 api 中的 logit_bias 与 logprobs
[pytorch distributed] 03 DDP 初步应用(Trainer,torchrun)
全网讲解最系统!复旦大学牛人保姆式解读【深度学习神经网络】原理基础及代码复现,比刷剧还爽的体验!
【全集195集】深度学习必看圣经!李沐大神《动手学深度学习》最新版全套视频教程分享,小白也能信手拈来,看完直接跑通!(深度学习/神经网络/pytorch)】
[LangChain] 06 基于LangGraph 实现 Reflexion Agent(generator vs. critic)
[pytorch] [求导练习] 04 前向计算与反向传播与梯度更新(forward,loss.backward(), optimizer.step)
[PyTorch] Dropout 基本原理(前向计算与自动求导)
[pytorch 强化学习] 05 迷宫环境(maze environment)策略梯度(Policy Gradient)求解
[动手写 bert 系列] Bert 中的(add & norm)残差连接与残差模块(residual connections/residual blocks)
[pytorch distributed] nccl 集合通信(collective communication)
机器学习入门到精通!回归算法、聚类算法、决策树、随机森林、神经网络、贝叶斯算法、支持向量机等十大机器学习算法一口气学完!人工智能/机器学习/深度学习/AI
[pytorch 强化学习] 01 认识环境(environment,gym.Env)以及 CartPole-v0/v1 环境
[pytorch] [求导练习] 02 softmax 函数自动求导练习(autograd,Jacobian matrix)
Transformer真的不难啊!100集带你逐层分解Transformer模型——注意力机制、神经网络、位置编码、编码器、解码器等!算法原理+实战,通俗易懂!
[pytorch distributed] 01 nn.DataParallel 数据并行初步
2024最新学习路线图!CV方向究竟如何入门!真的简单易懂!10分钟就搞定人工智能的优先级!(人工智能、深度学习、机器学习算法、神经网络)
[pytorch] [求导练习] 03 计算图(computation graph)及链式法则(chain rule)反向传播过程
【什么是OCR?】强推!2024最容易上手的OCR文字识别教程分享!10小时带你全面解读OCR算法,详解OCR识别的优势!