- >3.2 多层卷积神经网络在图像分类中的应用
- >4.1 卷积在文本特征提取的方法
- >4.2 textCNN详解
- >1.1 分类模型的底层逻辑
- >1.2 机器学习特征提取方法和技巧
- >1.3 随机森林,GBDT,XGBoost模型详解
- >1.4 神经网络的可解释性分析
- >1.5 对抗学习:gan和wgan
- >1.6 生成式模型VAE
- >1.7 AIGC和扩散学习
- >1.1 NLP的龙骨模型-Bert
- >1.2 Bert模型的训练方法
- >1.3 Bert模型的应用
- >1.4 Bert模型实战
- >3.1 Elmo模型精讲
- >3.2 XLNet模型精讲
- >1.1 RoBERT模型精讲
- >1.2 ALBert模型精讲
- >1.3 T5模型精讲
- >1.4 BART模型详解


