Видео

哥们，想深度合作可以吗？WX: aibotworks

good

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谢谢

降維打擊🤣

有圖有字，肯定花了很多心力作影片

讲的浅显易懂，动画做的也很棒，感谢

很容易懂的講解， 訂閱支持

非常好

传入的看似不存在的文件名“yolov8n.yaml”，其实里面的“n”用于指定模型的规模为n（nano），源码的yaml_model_load方法有说明，通过正则表达式去掉了后面的“n”，得到“yolov8.yaml”作为最终配置文件名。

謝謝老師!希望可以教學Kernel Maple Tree~感謝您!

節奏拖沓

谢谢老师！

讲得很好啊，通俗易懂，感谢大佬讲解～

想請問為什麼6:08秒那張圖片的第6行編譯後會輸出出 [Incorrect path_or_model_id: '. /google-bert-chinese']? 花很多時間想辦法了但還是處理不了，再麻煩各位回復，謝謝

你好有对应的代码吗

講得真好！

講得很好

这里的中文标注是什么意思

7:17 等式第二行w1应该是p1

感謝分享!

少提了 decode 需要加 Mask 来 不依赖 已知的 Q * K . 11:17

謝謝您的講解 可以清楚理解pytorch如何設計一個神經網絡 但針對前向傳播與反向傳播細節不太清楚 是否可以製作視頻詳細說明呢 謝謝

不同的非线性的激活函数对于神经网络的表达能力有没有区别？

👍

终于明白了！

对新手来说讲的真不错

Your GitHub

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我在海外，在哪里下单？ 我下单也算支持你一下， 很喜欢你视频的绝对干货 😄

🧐

期待博主讲讲ChatGPT里的transformer：就是只有decoder的transformer是什么样的？

很棒 很棒，我们要做一个自动收集网球的机器人，要部署一个yolo-tiny 模型，没想到还可以在windows 下训练参数。

attention 機制大概是我聽過講的最清楚的👍🏻

非常透彻明晰，厉害啊

讲的很清晰

你的 yml檔中沒有寫給模型label資訊的路徑感覺會出錯

视频很用心 棒！

14*14*6的特征图，经过16个5*5的卷积核，得到的特征图不应该是16*6个吗？

后面那一步骤隐藏了

import torch 。。。不会弄

讲的真好！

觀念講得很好理解 厲害👍

隐藏层用于特征提取

不考虑概率吗？

如果要把录像中的方差和协方差解释的一致，方差计算需要除以（m-1）而不是m.

终于重新又弄懂了似然

讲的非常好

协方差矩阵一行二列那里写错了，应该是Cov(x1, x2)