章节4：PyTorch循环神经网络_词性标注

22：PyTorch词性标注_测试模型效果.mp4 7.78 MB mp421：PyTorch词性标注_构建数据索引化和训练模型代码.mp4 27.12 MB mp420：PyTorch词性标注_构建词嵌入层LSTM层和词性输出层.mp4 26.98 MB mp419：PyTorch词性标注_构建数据和词索引号.mp4 16.72 MB mp4

pytorch动态神经网络jm代码5.高级进阶实战4.高级神经网络结构3.建造第一个神经网络2.PyTorch 神经网络基础1.PyTorch 简介代码.zip - 23.57MB1.6 安装 PyTorch 神经网络.vep - 8.52MB......

9：PyTorch实战CIFAR10数据_读取和展示.mp4 58.48 MB mp418：PyTorch代码实战加入数据增强.mp4 23.49 MB mp417：迁移学习_PyTorch代码实战冻结预训练模型参数.mp4 38.81 MB mp416：torchvision里面的预训练模型.mp4 20.28 MB mp415：使用VGG16模型提供准确率.mp4 33.35 MB mp414：使用集成学习思想训练识别模型.mp4 53.92 MB mp413：使用全局平均池化_使用LeNet模型.mp4 26.73 MB mp412：PyTorch实战CIFAR10_分类别打印模型准确率.mp4 19.94 MB mp411：PyTorch实战CIFAR10_训练模型_测试模型.mp4 33.50 MB mp410：PyTorch实战CIFAR10_构建网络_打印网络层次.mp4 38.92 MB mp4

9-8 实战（二）LSTM实现文本生成 (2).mp4 42.20 MB mp4

9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (2).mp4 78.90 MB mp4

9-6 实战（二）RNN股价预测 (2).mp4 31.52 MB mp4

9-5 实战（一）RNN股价预测 (2).mp4 47.89 MB mp4

9-4 实战准备 (2).mp4 35.00 MB mp4

9-3 不同类型的RNN模型 (2).mp4 26.13 MB mp4

9-2 循环神经网络RNN (2).mp4 22.06 MB mp4

9-1 序列数据案例 (2).mp4 18.02 MB mp4

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9-7 实战（一）LSTM实现文本生成 (2).mp4 78.90 MB mp4

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9-2 循环神经网络RNN (2).mp4 22.06 MB mp4

9-1 序列数据案例 (2).mp4 18.02 MB mp4

4. 案例实践----ifree8.com.mp4 28.35 MB mp43. 神经网络与其他分析的关系----ifree8.com.mp4 17.90 MB mp42. 计算误差函数，修正出事权重----ifree8.com.mp4 30.25 MB mp41. 神经网络的组成----ifree8.com.mp4 87.70 MB mp4

4. 案例实践----ifree8.com.mp4 28.35 MB mp4

3. 神经网络与其他分析的关系----ifree8.com.mp4 17.90 MB mp4

2. 计算误差函数，修正出事权重----ifree8.com.mp4 30.25 MB mp4

1. 神经网络的组成----ifree8.com.mp4 87.70 MB mp4

4. 案例实践----ifree8.com.mp4 28.35 MB mp4

3. 神经网络与其他分析的关系----ifree8.com.mp4 17.90 MB mp4

2. 计算误差函数，修正出事权重----ifree8.com.mp4 30.25 MB mp4

1. 神经网络的组成----ifree8.com.mp4 87.70 MB mp4

4. 案例实践----ifree8.com.mp4 28.35 MB mp4

3. 神经网络与其他分析的关系----ifree8.com.mp4 17.90 MB mp4

2. 计算误差函数，修正出事权重----ifree8.com.mp4 30.25 MB mp4

1. 神经网络的组成----ifree8.com.mp4 87.70 MB mp4