235. 使用Transformer构建语言模型-第2步-part2

Python人工智能20个小时玩转NLP自然语言处理【黑马程序员】

大学课程 / 计算机 / AI大数据

共235集 26.1万人观看

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  1认识Pytorch-第1步-什么是Pytorch

  03:26
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  2认识Pytorch-第2步-基本元素操作-part1

  07:20
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  3认识Pytorch-第2步-基本元素操作-part2

  09:51
• 
  4认识Pytorch-第3步-基本运算操作-part2

  09:07
• 
  5认识Pytorch-第4步-类型转换-part1

  05:04
• 
  6认识Pytorch-第4步-类型转换-part2

  03:57
• 
  7认识Pytorch-第4步-类型转换-part3

  09:38
• 
  8认识Pytorch-第5步-小节总结

  05:30
• 
  9Pytorch中的autograd-第1步-关于Tensor的概念

  06:39
• 
  10Pytorch中的autograd-第2步-关于Tensor的操作 - 1

  06:25
• 
  11Pytorch中的autograd-第2步-关于Tensor的操作 - 3

  06:22
• 
  12Pytorch中的autograd-第3步-关于梯度的概念和小节总结

  09:33
• 
  13Pytorch构建神经网络-第1步-构建神经网络-part1

  03:39
• 
  14Pytorch构建神经网络-第1步-构建神经网络-part2

  05:16
• 
  15Pytorch构建神经网络-第1步-构建神经网络-part3

  09:02
• 
  16Pytorch构建神经网络-第1步-构建神经网络-part4

  04:26
• 
  17Pytorch构建神经网络-第2步-损失函数

  09:53
• 
  18Pytorch构建神经网络-第3步-反向传播

  04:32
• 
  19Pytorch构建神经网络-第4步-更新网络参数

  07:57
• 
  20Pytorch构建神经网络-第5步-小节总结

  04:30
• 
  21Pytorch构建分类器-第0步-数据集介绍

  04:46
• 
  22Pytorch构建分类器-第1步-下载数据集-part1

  03:40
• 
  23Pytorch构建分类器-第1步-下载数据集-part2

  07:55
• 
  24Pytorch构建分类器-第1步-下载数据集-part3

  08:20
• 
  25Pytorch构建分类器-第2步-定义卷积神经网络-part1 - 1

  05:03
• 
  26Pytorch构建分类器-第2步-定义卷积神经网络-part1 - 3

  05:07
• 
  27Pytorch构建分类器-第3步-定义损失函数-part1

  03:20
• 
  28Pytorch构建分类器-第4步-训练模型-part1

  05:52
• 
  29Pytorch构建分类器-第4步-训练模型-part2

  09:07
• 
  30Pytorch构建分类器-第5步-测试模型-part1

  04:00
• 
  31Pytorch构建分类器-第5步-测试模型-part2

  06:11
• 
  32Pytorch构建分类器-第5步-测试模型-part3

  07:51
• 
  33Pytorch构建分类器-第5步-测试模型-part4

  07:51
• 
  34Pytorch构建分类器-第6步-GPU训练模型和小节总结

  05:20
• 
  35自然语言处理入门 - 1

  09:09
• 
  36自然语言处理入门 - 3

  09:12
• 
  37认识文本预处理

  05:58
• 
  38文本处理的基本方法-part2 - 1

  08:05
• 
  39文本处理的基本方法-part2 - 3

  08:03
• 
  40文本处理的基本方法-part3

  04:54
• 
  41文本处理的基本方法-part4 - 1

  05:48
• 
  42文本处理的基本方法-part4 - 3

  05:51
• 
  43文本处理的基本方法-part5

  09:46
• 
  44文本处理的基本方法-part6

  06:00
• 
  45文本张量表示方法-part1 - 1

  05:26
• 
  46文本张量表示方法-part1 - 3

  05:25
• 
  47文本张量表示方法-part2

  07:41
• 
  48文本张量表示方法-part3

  06:59
• 
  49文本张量表示方法-part4

  08:30
• 
  50文本张量表示方法-part5-step1

  07:39
• 
  51文本张量表示方法-part5-step2

  04:08
• 
  52文本张量表示方法-part5-step3

  04:15
• 
  53文本张量表示方法-part5-step4

  06:55
• 
  54文本张量表示方法-part5-step5

  03:55
• 
  55文本张量表示方法-part6 - 1

  05:11
• 
  56文本张量表示方法-part6 - 3

  05:17
• 
  57文本张量表示方法-part7 - 1

  05:07
• 
  58文本张量表示方法-part7 - 3

  05:07
• 
  59文本数据分析-1标签数量分布-part1

  09:22
• 
  60文本数据分析-1标签数量分布-part2

  05:51
• 
  61文本数据分析-2句子长度分布-part1

  04:58
• 
  62文本数据分析-2句子长度分布-part2

  07:15
• 
  63文本数据分析-2句子长度分布-part3

  05:20
• 
  64文本数据分析-3不同词汇总数统计-part1

  06:04
• 
  65文本数据分析-4训练集词云-part1

  07:50
• 
  66文本数据分析-4训练集词云-part2 - 1

  07:02
• 
  67文本数据分析-4训练集词云-part2 - 3

  07:08
• 
  68文本数据分析-5验证集词云-part1

  07:18
• 
  69文本数据分析-6小节总结

  05:24
• 
  70文本特征处理-1ngram-part1

  08:18
• 
  71文本特征处理-1ngram-part2

  02:41
• 
  72文本特征处理-2文本长度规范-part1

  04:44
• 
  73文本特征处理-2文本长度规范-part2

  06:23
• 
  74文本数据增强-part1

  08:48
• 
  75文本数据增强-part2

  07:15
• 
  76文本数据增强-part3

  05:11
• 
  77新闻主题分类任务-0任务介绍-part1

  05:30
• 
  78新闻主题分类任务-0任务介绍-part2

  07:37
• 
  79新闻主题分类任务-第1步-part1 - 1

  07:34
• 
  80新闻主题分类任务-第1步-part1 - 3

  07:32
• 
  81新闻主题分类任务-第1步-part2 - 1

  08:10
• 
  82新闻主题分类任务-第1步-part2 - 3

  08:13
• 
  83新闻主题分类任务-第2步-part1

  08:08
• 
  84新闻主题分类任务-第3步-part1 - 1

  07:50
• 
  85新闻主题分类任务-第3步-part1 - 3

  07:55
• 
  86新闻主题分类任务-第3步-part2 - 1

  07:54
• 
  87新闻主题分类任务-第3步-part2 - 3

  07:52
• 
  88新闻主题分类任务-第4步-part1 - 1

  05:41
• 
  89新闻主题分类任务-第4步-part1 - 3

  05:45
• 
  90新闻主题分类任务-第5步和小节总结

  05:20
• 
  91CRF模型简介

  07:25
• 
  92HMM模型介绍

  08:48
• 
  93文本处理的基本方法-part1

  06:19
• 
  94RNN模型简介-part1

  08:05
• 
  95RNN模型简介-part2

  07:36
• 
  96RNN模型小结

  07:01
• 
  97传统RNN模型构造和代码演示part1

  06:47
• 
  98传统RNN模型构造和代码演示part2 - 1

  05:16
• 
  99传统RNN模型构造和代码演示part2 - 3

  05:16
• 
  100传统RNN模型优缺点及小结

  09:24
• 
  101LSTM模型介绍-part1

  06:48
• 
  102LSTM模型介绍-part2

  03:39
• 
  103LSTM模型介绍-part3

  07:16
• 
  104LSTM模型介绍-part4

  09:01
• 
  105LSTM模型小结

  05:11
• 
  106GRU_1模型介绍

  06:21
• 
  107GRU_2模型代码演示

  06:47
• 
  108GRU_3模型小结

  05:42
• 
  109注意力概念和计算规则介绍

  09:09
• 
  110注意力机制代码分析 - 1

  05:10
• 
  111注意力机制代码分析 - 3

  05:14
• 
  112注意力机制代码实现 - 1

  06:47
• 
  113注意力机制代码实现 - 3

  06:48
• 
  114注意力机制小结

  04:43
• 
  115人名分类器第1步

  06:19
• 
  116人名分类器第2步-part1 - 1

  05:23
• 
  117人名分类器第2步-part1 - 3

  05:27
• 
  118人名分类器第2步-part2 - 1

  07:21
• 
  119人名分类器第2步-part2 - 3

  07:22
• 
  120人名分类器第3步-part1

  06:58
• 
  121人名分类器第3步-part2 - 1

  06:04
• 
  122人名分类器第3步-part2 - 3

  06:02
• 
  123人名分类器第3步-part3 - 1

  05:24
• 
  124人名分类器第3步-part3 - 3

  05:27
• 
  125人名分类器第3步-part4

  07:57
• 
  126人名分类器第3步-part5

  09:29
• 
  127人名分类器第4步-构建训练函数-part1

  08:18
• 
  128人名分类器第4步-构建训练函数-part2

  09:35
• 
  129人名分类器第4步-构建训练函数-part3 - 1

  09:04
• 
  130人名分类器第4步-构建训练函数-part3 - 3

  09:01
• 
  131人名分类器第4步-构建训练函数-part4

  07:26
• 
  132人名分类器第4步-构建训练函数-part5

  05:56
• 
  133人名分类器第4步-构建训练函数-part6

  06:36
• 
  134人名分类器第4步-构建训练函数-part7 - 1

  09:17
• 
  135人名分类器第4步-构建训练函数-part7 - 3

  09:17
• 
  136人名分类器第4步-构建训练函数-part8

  07:19
• 
  137人名分类器第4步-构建训练函数-part9

  04:40
• 
  138人名分类器第5步-构建评估函数-part1_RNN

  04:05
• 
  139人名分类器第5步-构建评估函数-part2_LSTM

  04:01
• 
  140人名分类器第5步-构建评估函数-part3_GRU

  06:48
• 
  141人名分类器第5步-构建预测函数-part4

  05:17
• 
  142人名分类器第5步-构建预测函数-part5 - 1

  05:22
• 
  143人名分类器第5步-构建预测函数-part5 - 3

  05:27
• 
  144人名分类器第6步案例小结

  09:51
• 
  145英译法任务_第0步-总体介绍

  07:35
• 
  146英译法任务_第1步-导入包

  04:40
• 
  147英译法任务_第2步-part1

  07:32
• 
  148英译法任务_第2步-part2

  09:36
• 
  149英译法任务_第2步-part3

  08:22
• 
  150英译法任务_第2步-part4 - 1

  05:02
• 
  151英译法任务_第2步-part4 - 3

  05:01
• 
  152英译法任务_第2步-part5

  09:35
• 
  153英译法任务_第2步-part6

  08:12
• 
  154英译法任务_第2步-part7

  09:14
• 
  155英译法任务_第3步-part1

  07:24
• 
  156英译法任务_第3步-part2

  09:42
• 
  157英译法任务_第3步-part3

  06:49
• 
  158英译法任务_第3步-part4 - 1

  05:19
• 
  159英译法任务_第3步-part4 - 3

  05:22
• 
  160英译法任务_第4步-part1 - 1

  10:35
• 
  161英译法任务_第4步-part1 - 3

  10:34
• 
  162英译法任务_第4步-part2 - 1

  11:00
• 
  163英译法任务_第4步-part2 - 3

  11:04
• 
  164英译法任务_第4步-part3

  05:01
• 
  165英译法任务_第4步-part4

  07:29
• 
  166英译法任务_第4步-part5 - 1

  07:04
• 
  167英译法任务_第4步-part5 - 3

  07:02
• 
  168英译法任务_第4步-part6

  07:32
• 
  169英译法任务_第5步-part1

  09:17
• 
  170英译法任务_第5步-part2 - 1

  07:21
• 
  171英译法任务_第5步-part2 - 3

  07:25
• 
  172英译法任务_第5步-part3

  05:27
• 
  173英译法任务_第5步-part4

  05:01
• 
  174英译法任务_第5步-part5

  08:22
• 
  175Transformer背景介绍

  05:08
• 
  176认识Transformer架构-part1

  07:56
• 
  177认识Transformer架构-part2

  04:09
• 
  178输入部分实现-part1

  05:03
• 
  179输入部分实现-part2

  09:35
• 
  180输入部分实现-part3 - 1

  06:38
• 
  181输入部分实现-part3 - 3

  06:40
• 
  182输入部分实现-part4 - 1

  05:49
• 
  183输入部分实现-part4 - 3

  05:52
• 
  184输入部分实现-part5

  06:14
• 
  185输入部分实现-part6

  04:28
• 
  186掩码张量-part1

  07:08
• 
  187掩码张量-part2

  07:43
• 
  188掩码张量-part3

  03:16
• 
  189注意力机制-part1

  09:16
• 
  190注意力机制-part2

  06:07
• 
  191注意力机制-part3 - 1

  05:26
• 
  192注意力机制-part3 - 3

  05:26
• 
  193注意力机制-part4

  04:12
• 
  194多头注意力机制-part1 - 1

  09:45
• 
  195多头注意力机制-part1 - 3

  09:44
• 
  196多头注意力机制-part2

  07:03
• 
  197多头注意力机制-part4

  06:16
• 
  198前馈全连接层-part1

  05:52
• 
  199前馈全连接层-part2

  08:43
• 
  200规范化层-part1

  06:05
• 
  201规范化层-part2

  08:55
• 
  202子层连接结构-part1

  05:35
• 
  203子层连接结构-part2

  08:50
• 
  204编码器层-part1

  06:00
• 
  205编码器层-part2 - 1

  05:12
• 
  206编码器层-part2 - 3

  05:18
• 
  207编码器-part1

  04:16
• 
  208编码器-part2

  08:37
• 
  209解码器层-part1 - 1

  06:39
• 
  210解码器层-part1 - 3

  06:42
• 
  211解码器层-part2 - 1

  07:39
• 
  212解码器层-part2 - 3

  07:42
• 
  213解码器-part1

  04:40
• 
  214解码器-part2 - 1

  05:04
• 
  215解码器-part2 - 3

  05:01
• 
  216输出部分实现-part1

  04:54
• 
  217输出部分实现-part2

  06:20
• 
  218模型构建-part1

  08:19
• 
  219模型构建-part2 - 1

  05:50
• 
  220模型构建-part2 - 3

  05:56
• 
  221模型构建-part3

  07:47
• 
  222模型构建-part4 - 1

  07:37
• 
  223模型构建-part4 - 3

  07:37
• 
  224模型基本测试运行-第二步-part1

  09:04
• 
  225模型基本测试运行-第二步-part2

  07:28
• 
  226模型基本测试运行-第三步

  08:24
• 
  227模型基本测试运行-第四步 - 1

  06:21
• 
  228模型基本测试运行-第四步 - 3

  06:22
• 
  229模型基本测试运行-第一步-part1

  08:36
• 
  230模型基本测试运行-第一步-part2

  05:53
• 
  231模型基本测试运行-小节总结

  09:58
• 
  232使用Transformer构建语言模型-0总体介绍

  07:26
• 
  233使用Transformer构建语言模型-第1步

  08:43
• 
  234使用Transformer构建语言模型-第2步-part1

  06:25
• 
  235使用Transformer构建语言模型-第2步-part2

  06:29