深度学习进阶篇[8]：对抗神经网络GAN基本概念简介、纳什均衡、生成器判别器、解码编码器详解以及GAN应用场景
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深度学习进阶篇7：Transformer模型长输入序列、广义注意力、FAVOR+快速注意力、蛋白质序列建模实操。
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深度学习进阶篇-国内预训练模型[6]：ERNIE-Doc、THU-ERNIE、K-Encoder融合文本信息和KG知识；原理和模型结构详解。
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深度学习进阶篇-国内预训练模型[5]：ERINE、ERNIE 3.0、ERNIE-的设计思路、模型结构、应用场景等详解
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深度学习进阶篇-预训练模型4：RoBERTa、SpanBERT、KBERT、ALBERT、ELECTRA算法原理模型结构应用场景区别等详解
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深度学习进阶篇-预训练模型[3]：XLNet、BERT、GPT,ELMO的区别优缺点，模型框架、一些Trick、Transformer Encoder等原理详解
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深度学习进阶篇-预训练模型[2]：Transformer-XL、Longformer、GPT原理、模型结构、应用场景、改进技巧等详细讲解
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深度学习进阶篇-预训练模型[1]：预训练分词Subword、ELMo、Transformer模型原理;结构;技巧以及应用详解 从字面上看，预训练模型（pre-training model）是先通过一批语料进行训练模型，然后在这个初步训练好的模型基础上，再继续训练或者另作他用。这样的理解基本上是对的，预训练模型的训练和使用分别对应两个阶段：预训练阶段（pre-training）和 微调（fune.....
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