深度之眼 人工智能Paper年度会员（NLP方向）前沿版 2022

视频

00直播

单课01、直播答疑.mkv 141.06MB

单课02、直播答疑.mkv 90.4MB

单课03、论文复现体验课学习指引.mkv 17.81MB

单课04、直播答疑.mkv 125.66MB

单课06、直播答疑.mkv 98.53MB

单课07、直播答疑.mkv 111.04MB

单课08、直播答疑.mkv 90.23MB

单课09、GAN专题直播答疑.mkv 107.04MB

单课10、NLP Baseline直播答疑.mkv 195.03MB

单课11、NLP Baseline 直播答疑.mkv 154.78MB

单课13、NLP baseline直播答疑.mkv 89.47MB

单课14、NLP直播答疑.mkv 69.91MB

单课15、NLP直播答疑.mkv 200.29MB

单课16、NLP baseline直播答疑.mkv 137.7MB

单课17、NLP baseline直播答疑.mkv 161.51MB

单课18、预训练直播答疑.mkv 162.09MB

单课19、NLP直播答疑.mkv 58.67MB

01自监督无监督

01、自监督-无监督》02、1.1 专题简介与导引&MOCO论文泛读.mkv 42.48MB

01、自监督-无监督》03、1.2 MOCO论文精读.mkv 204.88MB

01、自监督-无监督》04、1.3 MOCO-实验结果分析与总结.mkv 153.91MB

01、自监督-无监督》05、1，4 MOCO-代码讲解.mkv 189.74MB

01、自监督-无监督》06、2.1 simclr-论文精读.mkv 379.22MB

01、自监督-无监督》07、2.2 sinclr-论文精讲.mkv 224.41MB

01、自监督-无监督》08、2.3 simclr-代码讲解.mkv 211.84MB

02、15 NLP-推荐系统》

02、15 NLP-推荐系统》02、1. CAN泛读.mkv 118.79MB

02、15 NLP-推荐系统》03、2. CAN精读.mkv 98.24MB

02、15 NLP-推荐系统》04、3. CAN代码项目实践.mkv 102.35MB

02、15 NLP-推荐系统》05、4. MIND泛读.mkv 106.7MB

02、15 NLP-推荐系统》06、5. MIND精读.mkv 123.17MB

02、15 NLP-推荐系统》07、6. MIND代码项目实践.mkv 142.96MB

02、15 NLP-推荐系统》08、7. PLE泛读.mkv 91.06MB

02、15 NLP-推荐系统》09、8. PLE精读.mkv 66.22MB

02、15 NLP-推荐系统》10、9. PLE代码项目实践.mkv 114.18MB

02、15 NLP-推荐系统》11、10. DAT泛读.mkv 77.14MB

02、15 NLP-推荐系统》12、11. DAT精读.mkv 53.35MB

02、15 NLP-推荐系统》13、12. DAT代码项目实践.mkv 51.96MB

02、15 NLP-推荐系统》14、13. FIBINET泛读.mkv 55.37MB

02、15 NLP-推荐系统》15、14. FIBINET精读.mkv 41MB

02、15 NLP-推荐系统》16、15. FIBINET代码项目实践.mkv 75.85MB

03、学前须知》

03、学前须知》01、效率提升3倍的Paper 阅读方法.mkv 123.61MB

04、01 Python · AI&数据科学入门》

04、01 Python · AI&数据科学入门》02、第一章 绪论和环境配置.mkv 22.56MB

04、01 Python · AI&数据科学入门》03、[作业讲解]第一章：助教实际演示配置环境过程.mkv 13.93MB

04、01 Python · AI&数据科学入门》04、第二章 Python 基本语法元素.mkv 55.3MB

04、01 Python · AI&数据科学入门》05、[作业讲解]第二章：Python基本语法元素.mkv 30.66MB

04、01 Python · AI&数据科学入门》06、第三章 基本数据类型.mkv 43.05MB

04、01 Python · AI&数据科学入门》07、[作业讲解]第三章：基本数据类型.mkv 23.93MB

04、01 Python · AI&数据科学入门》08、第四章 组合数据类型.mkv 45.2MB

04、01 Python · AI&数据科学入门》09、[作业讲解]第四章：复杂数据类型.mkv 34.82MB

04、01 Python · AI&数据科学入门》10、第五章 程序控制结构.mkv 39.19MB

04、01 Python · AI&数据科学入门》11、[作业讲解]第五章：程序控制结构.mkv 10.9MB

04、01 Python · AI&数据科学入门》12、第六章 函数-面向过程的编程.mkv 60.76MB

04、01 Python · AI&数据科学入门》13、[作业讲解]第六章：函数.mkv 20.11MB

04、01 Python · AI&数据科学入门》14、第七章 类-面向对象的编程.mkv 38.48MB

04、01 Python · AI&数据科学入门》15、[作业讲解]第七章：类.mkv 12.41MB

04、01 Python · AI&数据科学入门》16、第八章 文件、异常和模块.mkv 57.66MB

04、01 Python · AI&数据科学入门》17、[作业讲解]第八章：文件、异常和模块.mkv 5.42MB

04、01 Python · AI&数据科学入门》18、第九章 有益的探索.mkv 60.4MB

04、01 Python · AI&数据科学入门》19、[作业讲解]第九章：有益的探索.mkv 13.01MB

04、01 Python · AI&数据科学入门》20、第十章 Python标准库.mkv 43.29MB

04、01 Python · AI&数据科学入门》21、[作业讲解]第十章：Python标准库.mkv 6.85MB

04、01 Python · AI&数据科学入门》22、第十一章 科学计算库—Numpy应用.mkv 39.53MB

04、01 Python · AI&数据科学入门》23、[作业讲解]第十一章：Numpy库.mkv 12.13MB

04、01 Python · AI&数据科学入门》24、第十二章 Pandas库.mkv 72.76MB

04、01 Python · AI&数据科学入门》25、[作业讲解]第十二章：Pandas库.mkv 15.46MB

04、01 Python · AI&数据科学入门》26、第十三章 Matplotlib.mkv 50.74MB

04、01 Python · AI&数据科学入门》27、[作业讲解]第十三章：Matplotlib.mkv 18.32MB

04、01 Python · AI&数据科学入门》28、第十四章 Sklearn常规用法.mkv 28.53MB

04、01 Python · AI&数据科学入门》29、[作业讲解]第十四章：Sklearn常规用法.mkv 25.44MB

04、01 Python · AI&数据科学入门》30、第十五章 再谈编程.mkv 34.04MB

05、02 PyTorch》

05、02 PyTorch》02、[必看]深入浅出PyTorch.mkv 103.55MB

05、02 PyTorch》03、[第一周]PyTorch简介与安装.mkv 56.61MB

05、02 PyTorch》04、[第一周]补充-pytorch开发环境安装.mkv 164.59MB

05、02 PyTorch》05、[第一周]张量简介与创建.mkv 54.04MB

05、02 PyTorch》06、[第一周]张量操作与线性回归.mkv 66.2MB

05、02 PyTorch》07、[第一周]计算图与动态图机制.mkv 34.11MB

05、02 PyTorch》08、[第一周]autograd与逻辑回归.mkv 68.38MB

05、02 PyTorch》09、[第一周]作业讲解1.mkv 30.03MB

05、02 PyTorch》10、[第一周]作业讲解2.mkv 22.93MB

05、02 PyTorch》11、[第一周]作业讲解3.mkv 22.8MB

05、02 PyTorch》12、[第二周]数据读取机制Dataloader与Dataset.mkv 63.23MB

05、02 PyTorch》13、[第二周]数据预处理transforms模块机制.mkv 62.89MB

05、02 PyTorch》14、[第二周]二十二种transforms数据预处理方法.mkv 118.45MB

05、02 PyTorch》15、[第二周]学会自定义transforms方法.mkv 136.59MB

05、02 PyTorch》16、[第二周]作业讲解.mkv 94.94MB

05、02 PyTorch》17、[第三周]模型创建步骤与nn.Module.mkv 66.95MB

05、02 PyTorch》18、[第三周]模型容器与AlexNet构建.mkv 71.56MB

05、02 PyTorch》19、[第三周]nn网络层-卷积层.mkv 75.62MB

05、02 PyTorch》20、[第三周]nn网络层-池化-线性-激活函数层.mkv 75.57MB

05、02 PyTorch》21、[第三周]作业讲解.mkv 65.24MB

05、02 PyTorch》22、[第四周]权值初始化.mkv 64.54MB

05、02 PyTorch》23、[第四周]损失函数（一）.mkv 111.99MB

05、02 PyTorch》24、[第四周]损失函数(二).mkv 115.92MB

05、02 PyTorch》25、[第四周]优化器optimizer的概念.mkv 69.74MB

05、02 PyTorch》26、[第四周]torch.optim.SGD.mkv 94.87MB

05、02 PyTorch》27、[第四周]作业讲解.mkv 28.67MB

05、02 PyTorch》28、[第五周]学习率调整策略.mkv 90.84MB

05、02 PyTorch》29、[第五周]TensorBoard简介与安装.mkv 44.92MB

05、02 PyTorch》30、[第五周]TensorBoard使用（一）.mkv 85.95MB

05、02 PyTorch》31、[第五周]TensorBoard使用（二）.mkv 128.18MB

05、02 PyTorch》32、[第五周]hook函数与CAM可视化.mkv 106.22MB

05、02 PyTorch》33、[第五周]作业讲解.mkv 40.37MB

05、02 PyTorch》34、[第六周]正则化之weight_decay.mkv 65.97MB

05、02 PyTorch》35、[第六周]Batch Normalization.mkv 106.68MB

05、02 PyTorch》36、[第六周]Normalizaiton_layers.mkv 69.19MB

05、02 PyTorch》37、[第六周]正则化之Dropout.mkv 73.76MB

05、02 PyTorch》38、[第六周]作业讲解.mkv 38.44MB

05、02 PyTorch》39、[第七周]模型保存与加载.mkv 46.08MB

05、02 PyTorch》40、[第七周]模型finetune.mkv 70.48MB

05、02 PyTorch》41、[第七周]GPU的使用.mkv 77.36MB

05、02 PyTorch》42、[第七周]PyTorch常见报错.mkv 68.49MB

05、02 PyTorch》43、[第七周]作业讲解.mkv 19.67MB

05、02 PyTorch》44、[第八周]图像分类一瞥.mkv 106.5MB

05、02 PyTorch》45、[第八周]图像分割一瞥.mkv 128.41MB

05、02 PyTorch》46、[第八周]图像目标检测一瞥（上）.mkv 95.48MB

05、02 PyTorch》47、[第八周]图像目标检测一瞥（下）.mkv 157.19MB

05、02 PyTorch》48、[第九周]生成对抗网络一瞥.mkv 110.64MB

05、02 PyTorch》49、[第九周]循环神经网络一瞥.mkv 71.28MB

06、人工智能数学基础》

06、人工智能数学基础》05、[第一章 线性代数(上)]章节导读.mkv 10.81MB

06、人工智能数学基础》06、[第一章 线性代数(上)]-1 矩阵及其基本运算①.mkv 35.78MB

06、人工智能数学基础》07、[第一章 线性代数(上)]-2 矩阵及其基本运算②.mkv 74.63MB

06、人工智能数学基础》08、[第一章 线性代数(上)]-3 矩阵的行列式①.mkv 44.57MB

06、人工智能数学基础》09、[第一章 线性代数(上)]-4 矩阵的行列式②.mkv 45.23MB

06、人工智能数学基础》10、[第一章 线性代数(上)]-5 矩阵的行列式③.mkv 34.37MB

06、人工智能数学基础》11、[第一章 线性代数(上)]-6 矩阵的行列式④.mkv 13MB

06、人工智能数学基础》12、[第一章 线性代数(上)]-7 矩阵的逆①.mkv 38.37MB

06、人工智能数学基础》13、[第一章 线性代数(上)]-8 矩阵的逆②.mkv 25.38MB

06、人工智能数学基础》14、[第一章 线性代数(上)]-9 矩阵的逆③.mkv 29.03MB

06、人工智能数学基础》15、[第二章 线性代数(下)]章节导读.mkv 7.14MB

06、人工智能数学基础》16、[第二章 线性代数(下)]-1 矩阵的初等变换①.mkv 48.46MB

06、人工智能数学基础》17、[第二章 线性代数(下)]-2 矩阵的初等变换②.mkv 20.47MB

06、人工智能数学基础》18、[第二章 线性代数(下)]-3 矩阵的初等变换③.mkv 85.05MB

06、人工智能数学基础》19、[第二章 线性代数(下)]-4 矩阵的初等变换④.mkv 22.47MB

06、人工智能数学基础》20、[第二章 线性代数(下)]-5 矩阵的特征值与特征向量①.mkv 74.11MB

06、人工智能数学基础》21、[第二章 线性代数(下)]-6 矩阵的特征值与特征向量②.mkv 52.55MB

06、人工智能数学基础》22、[第二章 线性代数(下)]-7 矩阵的特征值与特征向量③.mkv 35.99MB

06、人工智能数学基础》23、[第二章 线性代数(下)]-8 矩阵对角化以及二次型①.mkv 59.4MB

06、人工智能数学基础》24、[第二章 线性代数(下)]-9 矩阵对角化以及二次型②.mkv 31.44MB

06、人工智能数学基础》25、[第二章 线性代数(下)]-10 矩阵对角化以及二次型③.mkv 29.83MB

06、人工智能数学基础》26、[第二章 线性代数(下)]-11svd分解的应用.mkv 53.11MB

06、人工智能数学基础》27、[第三章 微积分]-01常用函数的导数以及到导数的常用公式.mkv 46.64MB

06、人工智能数学基础》28、[第三章 微积分]-02 中值定理&洛必达法则&泰勒公式及应用.mkv 47.6MB

06、人工智能数学基础》29、[第三章 微积分]-03 函数的凹凸性&函数的极值.mkv 47.14MB

06、人工智能数学基础》30、[第三章 微积分]-04 不定积分.mkv 29.56MB

06、人工智能数学基础》31、[第三章 微积分]-05 定积分.mkv 29.44MB

06、人工智能数学基础》32、[第三章 微积分]-06 偏导数&多元函数复合求导法则链式求导法则.mkv 45.28MB

06、人工智能数学基础》33、[第三章 微积分]-07 方向导数与梯度及其应用.mkv 54.86MB

06、人工智能数学基础》34、[第三章 微积分]-08 多元函数泰勒公式与海森矩阵&多元函数的极值.mkv 43.06MB

06、人工智能数学基础》35、[第三章 微积分]-09 矩阵的求导.mkv 52.45MB

06、人工智能数学基础》36、[第三章 微积分]-10 矩阵的求导在深度学习中的应用.mkv 48.63MB

06、人工智能数学基础》37、[第四章 概率论]-01随机实验样本空间随机事件&概率的定义.mkv 50.22MB

06、人工智能数学基础》38、[第四章 概率论]-02全概率公式与贝叶斯公式及应用&独立性.mkv 39.09MB

06、人工智能数学基础》39、[第四章 概率论]-03随机变量与多维随机变量.mkv 43.46MB

06、人工智能数学基础》40、[第四章 概率论]-04期望与方差part1.mkv 47.91MB

06、人工智能数学基础》41、[第四章 概率论]-05期望与方差part2.mkv 19.72MB

06、人工智能数学基础》42、[第四章 概率论]-06参数的估计.mkv 48.33MB

06、人工智能数学基础》43、[第五章 最优化]-1 无约束最优化梯度下降.mkv 45.64MB

06、人工智能数学基础》44、[第五章 最优化]-2 无约束最优化梯度下降.mkv 42.04MB

06、人工智能数学基础》45、[第五章 最优化]-3 约束最优化.mkv 46.79MB

07、04 神经网络基础知识》

07、04 神经网络基础知识》02、01-神经网络基础与多层感知机-0.mkv 38.15MB

07、04 神经网络基础知识》03、01-神经网络基础与多层感知机-1.mkv 26.37MB

07、04 神经网络基础知识》04、01-神经网络基础与多层感知机-2.mkv 28.86MB

07、04 神经网络基础知识》05、01-神经网络基础与多层感知机-3.mkv 15.57MB

07、04 神经网络基础知识》06、01-神经网络基础与多层感知机-4.mkv 39.66MB

07、04 神经网络基础知识》07、02-卷积神经网络-0.mkv 28.88MB

07、04 神经网络基础知识》08、02-卷积神经网络-1.mkv 51.75MB

07、04 神经网络基础知识》09、02-卷积神经网络-2.mkv 22.11MB

07、04 神经网络基础知识》10、03-循环神经网络-0.mkv 20.5MB

07、04 神经网络基础知识》11、03-循环神经网络-1.mkv 37.91MB

07、04 神经网络基础知识》12、03-循环神经网络-2.mkv 26.61MB

08、05 NLP基础知识》

08、05 NLP基础知识》02、1-1 前言..mkv 152.17MB

08、05 NLP基础知识》03、1-2 研究方向概述..mkv 112.22MB

08、05 NLP基础知识》04、2-1 预备知识..mkv 60.53MB

08、05 NLP基础知识》05、2-2 NLP问题中的特征..mkv 61.23MB

08、05 NLP基础知识》06、2-3 特征输入..mkv 108.19MB

08、05 NLP基础知识》07、2-4 文本的向量化表示与案例实现..mkv 80.7MB

08、05 NLP基础知识》08、3-1 统计语言模型简介与案例实现..mkv 185.4MB

08、05 NLP基础知识》09、3-2 语言模型任务评估..mkv 104.25MB

08、05 NLP基础知识》10、3-3 神经语言模型简介与代码实现..mkv 191.58MB

08、05 NLP基础知识》11、3-4 预训练的词表示及其使用实例..mkv 66.7MB

08、05 NLP基础知识》12、4-1 word2vec原理..mkv 129.8MB

08、05 NLP基础知识》13、4-2 word2vec代码复现..mkv 207.33MB

08、05 NLP基础知识》14、4-3 word2vec项目实战展示..mkv 96.7MB

08、05 NLP基础知识》15、4-4 BERT使用实战讲解..mkv 131.83MB

08、05 NLP基础知识》16、4-5 MLP模型与实战..mkv 122.72MB

08、05 NLP基础知识》17、4-6 RNN模型原理、代码复现与实战..mkv 186.45MB

08、05 NLP基础知识》18、5-1 HMM序列标注..mkv 47.47MB

08、05 NLP基础知识》19、5-2 HMM模型简介..mkv 121.17MB

08、05 NLP基础知识》20、5-3 HMM样本生成..mkv 112.77MB

08、05 NLP基础知识》21、5-4 HMM训练..mkv 71.39MB

08、05 NLP基础知识》22、5-5 HMM预测..mkv 107.47MB

08、05 NLP基础知识》23、5-6 HMM代码实现..mkv 142.76MB

09、06 NLP-baseline》

09、06 NLP-baseline》02、NLP baseline 开营仪式.mkv 79.36MB

09、06 NLP-baseline》03、1.1 word2vec1-1背景知识.mkv 79.62MB

09、06 NLP-baseline》04、1.2 word2vec1-2论文泛读.mkv 66.15MB

09、06 NLP-baseline》05、1.3 word2vec2-1对比模型.mkv 64.54MB

09、06 NLP-baseline》06、1.4 word2vec2-2原理.mkv 39.67MB

09、06 NLP-baseline》07、1.5 word2vec2-3word2vec关键技术.mkv 51.67MB

09、06 NLP-baseline》08、1.6 word2vec2-4模型复杂度.mkv 24.93MB

09、06 NLP-baseline》09、1.7 word2vec2-5实验结果.mkv 62.59MB

09、06 NLP-baseline》10、1.8 word2vec3-1代码部分上.mkv 103.47MB

09、06 NLP-baseline》11、1.9 word2vec3-2代码部分下.mkv 129.38MB

09、06 NLP-baseline》12、02glove-01-_背景介绍..mkv 28.89MB

09、06 NLP-baseline》13、02 glove-02-_研究成果及意义.mkv 12.22MB

09、06 NLP-baseline》14、02glove-03-论文概述.mkv 87.03MB

09、06 NLP-baseline》15、02glove-04-模型精讲.mkv 46.79MB

09、06 NLP-baseline》16、02 glove-05-实验分析..mkv 21.96MB

09、06 NLP-baseline》17、02glove-06-数据处理.mkv 23.36MB

09、06 NLP-baseline》18、02 glove-07-型及训练测试.mkv 24.23MB

09、06 NLP-baseline》19、03char_embedding-01-背景介绍..mkv 34.58MB

09、06 NLP-baseline》20、03 char_embedding-02-研究成果及意义.mkv 27.43MB

09、06 NLP-baseline》21、03char_embedding-03-论文概述.mkv 34.23MB

09、06 NLP-baseline》22、03 char_embedding-04-模型详解.mkv 48.84MB

09、06 NLP-baseline》23、03 char_embedding-05-语言模型实验分析.mkv 48.84MB

09、06 NLP-baseline》24、03 char_embedding-06-词性标注实验分析及论文总结.mkv 45.54MB

09、06 NLP-baseline》25、03 char_embedding-07-环境配置.mkv 30.18MB

09、06 NLP-baseline》26、03 char_embedding-08-数据处理.mkv 49.92MB

09、06 NLP-baseline》27、03 char_embedding-09-模型构建及训练和测试.mkv 34.67MB

09、06 NLP-baseline》28、04textcnn-01-textcnn背景介绍.mkv 23.05MB

09、06 NLP-baseline》29、04textcnn-02-textcnn研究成果及意义.mkv 13.99MB

09、06 NLP-baseline》30、04 textcnn-03-textcnn模型简介.mkv 43.38MB

09、06 NLP-baseline》31、04 textcnn-04-textcnn模型详解.mkv 38.33MB

09、06 NLP-baseline》32、04textcnn-05-textcnn实验介绍.mkv 62.29MB

09、06 NLP-baseline》33、04 textcnn-06-textcnn超参选择.mkv 87.93MB

09、06 NLP-baseline》34、04 textcnn-07-textcnn数据处理以及模型构建..mkv 48.71MB

09、06 NLP-baseline》35、04 textcnn-08-textcnn训练及测试.mkv 41.36MB

09、06 NLP-baseline》36、05-chartextcnn_1_论文导读..mkv 41.21MB

09、06 NLP-baseline》37、05-chartextcnn_2_1_模型总览及简介.mkv 50.58MB

09、06 NLP-baseline》38、05-chartextcnn_2_2_模型详解.mkv 43.43MB

09、06 NLP-baseline》39、05-chartextcnn_2_3_实验分析及讨论.mkv 48.78MB

09、06 NLP-baseline》40、05-chartextcnn_3_1_数据处理.mkv 36.76MB

09、06 NLP-baseline》41、05-chartextcnn_3_2_模型定义及训练和测试.mkv 39.5MB

09、06 NLP-baseline》42、06-fasttext_1_研究背景及意义.mkv 36.39MB

09、06 NLP-baseline》43、06-fasttext_2_1_fasttext模型上.mkv 40.99MB

09、06 NLP-baseline》44、06-fasttext_2_2_fasttext模型下.mkv 38.25MB

09、06 NLP-baseline》45、06-fasttext_2_3_fasttext实验.mkv 23.84MB

09、06 NLP-baseline》46、06-fasttext_3_1_fasttext数据读取.mkv 37.59MB

09、06 NLP-baseline》47、06-fasttext_3_2_fasttext模型及训练测试.mkv 21.07MB

09、06 NLP-baseline》48、07 deep_nmt_1_1_论文简介以及BLEU介绍.mkv 24.49MB

09、06 NLP-baseline》49、07 deep_nmt_1_2_背景介绍和研究成果及意义.mkv 40.04MB

09、06 NLP-baseline》50、07 deep_nmt_2_1_deep_nmt模型详解1.mkv 46.86MB

09、06 NLP-baseline》51、07 deep_nmt_2_2_deep_nmtm模型详解2.mkv 37.83MB

09、06 NLP-baseline》52、07 deep_nmt_2_3_实验结果及总结.mkv 39.07MB

09、06 NLP-baseline》53、07 deep_nmt_3_1_机器翻译数据处理和代码简介.mkv 48.23MB

09、06 NLP-baseline》54、07 deep_nmt_3_2_模型和训练及测试.mkv 45.52MB

09、06 NLP-baseline》55、08 attention_nmt_1_1_储备知识_对齐翻译_seq2seq_注意力机制..mkv 32.98MB

09、06 NLP-baseline》56、08 attention_nmt_1_2_背景介绍_研究成果及意义.mkv 39.68MB

09、06 NLP-baseline》57、08 attention_nmt_2_1_论文总览..mkv 48.38MB

09、06 NLP-baseline》58、08 attention_nmt_2_2模型详解..mkv 49.56MB

09、06 NLP-baseline》59、08 attention_nmt_2_3_实验结果及分析.mkv 48.68MB

09、06 NLP-baseline》60、08 attention_nmt_3_1_deep_nmt实现.mkv 89.75MB

09、06 NLP-baseline》61、08 attention_nmt_3_2_fairseq.mkv 84.72MB

09、06 NLP-baseline》62、09 han_attention_1_1_前期储备知识介绍.mkv 25.41MB

09、06 NLP-baseline》63、09 han_attention_1_2_研究背景成果及意义..mkv 38.71MB

09、06 NLP-baseline》64、09 han_attention_2_1_论文总览.mkv 56.09MB

09、06 NLP-baseline》65、09 han_attention_2_2_模型详解.mkv 36.92MB

09、06 NLP-baseline》66、09 han_attention_2_3_实验结果及论文总结.mkv 120.25MB

09、06 NLP-baseline》67、09 han_attention_3_1_数据读取.mkv 52.83MB

09、06 NLP-baseline》68、09 han_attention_3_2_模型实现及训练和测试.mkv 51.71MB

09、06 NLP-baseline》69、10 sgm_1_1_多标签分类介绍..mkv 19.69MB

09、06 NLP-baseline》70、10 sgm_1_2_背景知识和研究成果及意义.mkv 58.03MB

09、06 NLP-baseline》71、10 sgm_2_1_论文简介.mkv 50.81MB

09、06 NLP-baseline》72、10 sgm_2_2_模型详解..mkv 27.89MB

09、06 NLP-baseline》73、10 sgm_2_3_实验结果及分析.mkv 52.15MB

09、06 NLP-baseline》74、10 sgm_3_1_数据处理.mkv 45.4MB

09、06 NLP-baseline》75、10 sgm_3_2_模型实现..mkv 74.06MB

10、07 信息抽取-命名实体识别》

10、07 信息抽取-命名实体识别》02、1.1- BiLSTM-CRF-论文研究背景.mkv 66.78MB

10、07 信息抽取-命名实体识别》03、1.2- BiLSTM-CRF-论文算法总览.mkv 36.74MB

10、07 信息抽取-命名实体识别》04、1.3-BiLSTM-CRF模型结构.mkv 27.55MB

10、07 信息抽取-命名实体识别》05、1.4-BiLSTM-CRF损失函数与维特比解码.mkv 22.59MB

10、07 信息抽取-命名实体识别》06、1.5- BiLSTM-CRF-实验结果与论文总结.mkv 14.8MB

10、07 信息抽取-命名实体识别》07、1.6- BiLSTM-CRF代码讲解.mkv 44.44MB

10、07 信息抽取-命名实体识别》08、1.7- BiLSTM-CRF-NCR-Fpp代码详解.mkv 49.23MB

10、07 信息抽取-命名实体识别》09、2.1_LatticeLSTM论文研究背景.mkv 74.91MB

10、07 信息抽取-命名实体识别》10、2.2_LatticeLSTM模型总览..mkv 27.34MB

10、07 信息抽取-命名实体识别》11、2.3_LatticeLSTM模型细节.mkv 25.24MB

10、07 信息抽取-命名实体识别》12、2.4_LatticeLSTM论文实验与总结.mkv 11.05MB

10、07 信息抽取-命名实体识别》13、2.5_LatticeLSTM代码讲解..mkv 88.61MB

10、07 信息抽取-命名实体识别》14、3.1_LR-CNN论文研究背景.mkv 78.05MB

10、07 信息抽取-命名实体识别》15、3.2_LR-CNN模型总览.mkv 23.62MB

10、07 信息抽取-命名实体识别》16、3.3_LR-CNN模型细节.mkv 19.87MB

10、07 信息抽取-命名实体识别》17、3.4_LR-CNN模型细节2..mkv 13.75MB

10、07 信息抽取-命名实体识别》18、3.5_LR-CNN论文代码讲解..mkv 44.43MB

10、07 信息抽取-命名实体识别》19、4.1_LGN论文研究背景..mkv 81.93MB

10、07 信息抽取-命名实体识别》20、4.2_LGN模型总览..mkv 12.85MB

10、07 信息抽取-命名实体识别》21、4.3_LGN模型详解.mkv 17.23MB

10、07 信息抽取-命名实体识别》22、4.4_LGN代码讲解.mkv 26.42MB

10、07 信息抽取-命名实体识别》23、5.1_TENER论文研究背景.mkv 137.09MB

10、07 信息抽取-命名实体识别》24、5.2_TENER模型总览.mkv 49.63MB

10、07 信息抽取-命名实体识别》25、5.3_TENER模型详解.mkv 72.78MB

10、07 信息抽取-命名实体识别》26、5.4_TENER模型总结.mkv 30.15MB

10、07 信息抽取-命名实体识别》27、5.5_TENER模型代码.mkv 73.36MB

10、07 信息抽取-命名实体识别》28、6-1_Soft_Lexicon论文研究背景..mkv 130.51MB

10、07 信息抽取-命名实体识别》29、6-2_Soft_Lexicon模型总览.mp4.mkv 27.98MB

10、07 信息抽取-命名实体识别》30、6-3_Soft_Lexicon模型详解..mkv 24.14MB

10、07 信息抽取-命名实体识别》31、6-4_Soft_Lexicon模型总结..mkv 61.13MB

10、07 信息抽取-命名实体识别》32、6-5_Soft_Lexicon模型代码..mkv 46.15MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》01、[11月6日]篇章级事件抽取前沿直播.mkv 222.57MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》03、01 cnn_for-re-01.mp4（新版）.mkv 41.2MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》04、01 cnn_for-re-02.mp4（新版）.mkv 53.55MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》05、01 cnn_for-re-03.mp4（新版）.mkv 56.9MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》06、01 cnn_for-re-04.mp4（新版）.mkv 67.45MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》07、01 cnn_for-re-05.mp4（新版）.mkv 53.36MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》08、01 code_cnn_for_re-06（新版）.mkv 77.94MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》09、01 code_cnn_for_re-07（新版）.mkv 76.29MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》10、01 code_cnn_for_re-08（新版）.mkv 88.95MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》11、01 code_cnn_for_re-09（新版）.mkv 103.43MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》12、01 code_cnn_for_re-10（新版）.mkv 59.76MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》13、02 pcnn_crcnn_1_PCNN背景及部分相关工作（新版）.mkv 63.74MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》14、02 pcnn_crcnn_2_PCNN的相关工作（新版）.mkv 52.01MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》15、02 pcnn_crcnn_3_PCNN的模型部分（新版）.mkv 62.61MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》16、02 pcnn_crcnn_4_PCNN的实验部分及CRCNN的背景（新版）.mkv 38.75MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》17、02 pcnn_crcnn_5_CRCNN的相关工作及模型部分（新版）.mkv 83.55MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》18、02 pcnn_crcnn_6_CRCNN的实验部分及总结（新版）.mkv 39.43MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》19、02 pcnn_code-7-前期回顾及输出处理1（新版）.mkv 64.57MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》20、02 pcnn_code-8-数据处理2（新版）.mkv 48.79MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》21、02 pcnn_code-9-模型定义（新版）.mkv 64.54MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》22、02 pcnn_code-10-模型训练1（新版）.mkv 46.77MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》23、02 pcnn_code-11-模型训练2及模型评价（新版）.mkv 96.84MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》24、3.1 att-blstm 关系识别-背景介绍.（旧版）.mkv 56.28MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》25、3.2 att-blstm 关系识别-模型详解.（旧版）.mkv 85.9MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》26、3.3 att-blstm 关系识别-代码实战.（旧版）.mkv 121MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》27、03 lstmatt_1_背景及相关工作（新版）.mkv 87.87MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》28、03 lstmatt_2_模型及实验（新版）.mkv 84.46MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》29、03 att_lstm_code_3_课程回顾及超参数设置（新版）.mkv 91.06MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》30、03 att_lstm_code_4_数据处理及模型定义（新版）.mkv 105.53MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》31、03 att_lstm_code_5_模型训练及模型评价（新版）.mkv 93.61MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》32、4.1 LSTM-LSTM-bias 背景介绍.（旧版）.mkv 71MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》33、4.2 LSTM-LSTM-bias模型详解.（旧版）.mkv 91.63MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》34、4.3 LSTM-LSTM-bias代码实战（旧版）.mkv 151.05MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》35、04 novel_tagging_paper_1_背景及相关工作01（新版）.mkv 77.73MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》36、04 novel_tagging_paper_2_相关工作02（新版）.mkv 61.51MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》37、04 novel_tagging_paper_3_相关工作03（新版）.mkv 83.44MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》38、04 novel_tagging_paper_4_模型（新版）.mkv 64.79MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》39、04 novel_tagging_code_1_准备工作_超参数定义_数据处理（新版）.mkv 120.29MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》40、04 novel_tagging_code_2_数据读取_模型训练与评价（新版）.mkv 107.74MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》41、04 novel_tagging_paper_5_实验（新版）.mkv 36.17MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》42、05 casrel_paper_0（新版）.mkv 55MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》43、05 casrel_paper_1（新版）.mkv 34.01MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》44、05 casrel_paper_2（新版）.mkv 57.32MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》45、05 casrel_paper_3（新版）.mkv 53.37MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》46、05 casrel_paper_4（新版）.mkv 53.62MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》47、05 casrel_code_5（新版）.mkv 71.51MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》48、05 casrel_code_6（新版）.mkv 93.4MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》49、05 casrel_code_7（新版）.mkv 93.61MB

11、07 （2）信息抽取-关系抽取》50、05 casrel_code_8（新版）.mkv 119.63MB

12、08 NLP-预训练模型》

12、08 NLP-预训练模型》02、01transformer-01-论文背景&研究成果.mkv 53.26MB

12、08 NLP-预训练模型》03、01transformer-02-attention回顾.mkv 54.19MB

12、08 NLP-预训练模型》04、01transformer-03-模型框架和self_attention.mkv 55.85MB

12、08 NLP-预训练模型》05、01transformer-04-模型小trick..mkv 96.7MB

12、08 NLP-预训练模型》06、01transformer-05-代码框架部分和encoder.mkv 105.28MB

12、08 NLP-预训练模型》07、01transformer-06-代码decoder和self_attention.mkv 98.23MB

12、08 NLP-预训练模型》08、01transformer-07-代码训练部分和预测部分.mkv 156.37MB

12、08 NLP-预训练模型》09、02transformer_xl-01-论文背景..mkv 65.83MB

12、08 NLP-预训练模型》10、02transformer_xl-02-vallini model回顾..mkv 52.17MB

12、08 NLP-预训练模型》11、02transformer_xl-03-片段级递归机制..mkv 47.51MB

12、08 NLP-预训练模型》12、02transformer_xl-04-相对位置编码和小trick..mkv 53.59MB

12、08 NLP-预训练模型》13、02transformer_xl-05-论文总结..mkv 94MB

12、08 NLP-预训练模型》14、02transformerxl-06-代码数据准备..mkv 58.82MB

12、08 NLP-预训练模型》15、02transformerxl-07-代码self attention..mkv 132.05MB

12、08 NLP-预训练模型》16、02transformer_xl-08-代码update memory和adaptive.mkv 101.14MB

12、08 NLP-预训练模型》17、02transformer_xl-09-代码adaptive softmax2..mkv 151.16MB

12、08 NLP-预训练模型》18、03elmo-01-elmo的下游任务介绍..mkv 29.04MB

12、08 NLP-预训练模型》19、03elmo-02-feature_based和fine_tuning.mkv 24.26MB

12、08 NLP-预训练模型》20、03elmo-03-word2vec和charcnn回顾.mkv 19.15MB

12、08 NLP-预训练模型》21、03elmo-04-Bidirectional_language_models.mkv 22.2MB

12、08 NLP-预训练模型》22、03elmo-05-how to use emol..mkv 18.26MB

12、08 NLP-预训练模型》23、03elmo-06-论文回顾..mkv 67.67MB

12、08 NLP-预训练模型》24、03elmo-07-代码预处理部分.mkv 78.29MB

12、08 NLP-预训练模型》25、03elmo-08-代码模型结构部分.mkv 102.25MB

12、08 NLP-预训练模型》26、03elmo-09-代码crf流程..mkv 42.4MB

12、08 NLP-预训练模型》27、03elmo-10-代码crf实现..mkv 143.87MB

12、08 NLP-预训练模型》28、04gpt-01-nlp下游任务介绍.mkv 40.46MB

12、08 NLP-预训练模型》29、04gpt-02-transformer回顾.mkv 32.37MB

12、08 NLP-预训练模型》30、04gpt-03-预训练和fine-tuning.mkv 23.39MB

12、08 NLP-预训练模型》31、04gpt-04-输入转换.mkv 17.5MB

12、08 NLP-预训练模型》32、04gpt-05-论文回顾..mkv 50.4MB

12、08 NLP-预训练模型》33、04gpt-06-代码流程和建立vocab.mkv 70.76MB

12、08 NLP-预训练模型》34、04gpt-07-代码与处理部分.mkv 52.48MB

12、08 NLP-预训练模型》35、04gpt-08-代码trasform_roc部分.mkv 21.58MB

12、08 NLP-预训练模型》36、04gpt-09-代码transformer_model部分.mkv 57.92MB

12、08 NLP-预训练模型》37、04gpt-10-代码两种loss的计算.mkv 43.94MB

12、08 NLP-预训练模型》38、04gpt-11-代码训练部分.mkv 51.88MB

12、08 NLP-预训练模型》39、05bert-01-bert的背景和glue benchmark..mkv 27.87MB

12、08 NLP-预训练模型》40、05bert-02-论文导读和bert 衍生模型..mkv 26.39MB

12、08 NLP-预训练模型》41、05bert-03-bert、gtp、elmo的比较.mkv 14.58MB

12、08 NLP-预训练模型》42、05bert-04-bert model和pre-training部分.mkv 28.48MB

12、08 NLP-预训练模型》43、05bert-05-bert的fine-tuning部分.mkv 20.46MB

12、08 NLP-预训练模型》44、05bert-06-代码fine-tuning数据预处理和model 加载.mkv 37.48MB

12、08 NLP-预训练模型》45、05bert-07-代码fine-tuning训练部分.mkv 24.08MB

12、08 NLP-预训练模型》46、05bert-08-代码bert pretrain的NSP.mkv 43.8MB

12、08 NLP-预训练模型》47、05bert-09-代码pertrain预处理.mkv 60.81MB

12、08 NLP-预训练模型》48、05bert-10-代码bert-pretrain的transformer部分..mkv 47.08MB

12、08 NLP-预训练模型》49、05bert-11-代码bert pretrain的loss计算..mkv 59.92MB

12、08 NLP-预训练模型》50、06ulmfit-01-uimfit背景介绍.mkv 37.51MB

12、08 NLP-预训练模型》51、06ulmfit-02-awdLstm回顾..mkv 20.91MB

12、08 NLP-预训练模型》52、06ulmfit-03-下三角学习率.mkv 20.58MB

12、08 NLP-预训练模型》53、06ulmfit-04-classifier fine tuning..mkv 18.11MB

12、08 NLP-预训练模型》54、06ulmfit-05-论文回顾.mkv 80.46MB

12、08 NLP-预训练模型》55、06ulmfit-06-代码fine tuning部分.mkv 50.31MB

12、08 NLP-预训练模型》56、06ulmfit-07-代码逐层解冻和预测.mkv 36.63MB

12、08 NLP-预训练模型》57、06ulmfit-08-代码pycharm lm部分..mkv 42.29MB

12、08 NLP-预训练模型》58、07albert-01-albert背景介绍.mkv 46.97MB

12、08 NLP-预训练模型》59、07albert-02-轻量级bert回顾.mkv 42.6MB

12、08 NLP-预训练模型》60、07albert-03-embedding layer的因式分解.mkv 55.15MB

12、08 NLP-预训练模型》61、07albert-04-albert跨层参数共享.mkv 28.91MB

12、08 NLP-预训练模型》62、07albert-05-NSP任务和论文回顾..mkv 108.88MB

12、08 NLP-预训练模型》63、07albert-06-代码tokenizer部分.mkv 50.71MB

12、08 NLP-预训练模型》64、07albert-07-代码samplemask.mkv 87.56MB

12、08 NLP-预训练模型》65、07albert-08-代码transformer结构.mkv 81.61MB

12、08 NLP-预训练模型》66、07albert-09-代码pretrain 训练部分.mkv 46.71MB

12、08 NLP-预训练模型》67、07albert-10-代码albert fine-tuning.mkv 170.72MB

12、08 NLP-预训练模型》68、08mass-01-mass背景介绍..mkv 73.51MB

12、08 NLP-预训练模型》69、08mass-02-bert和gpt回顾..mkv 50.11MB

12、08 NLP-预训练模型》70、08mass-03-mass 的seq2seq pretraining..mkv 64.88MB

12、08 NLP-预训练模型》71、08mass-04-mass的discussions..mkv 118.93MB

12、08 NLP-预训练模型》72、08mass-05-代码fairseq的训练流程..mkv 79.12MB

12、08 NLP-预训练模型》73、08mass-06-代码mass的xseq2seq部分.mkv 161.22MB

12、08 NLP-预训练模型》74、08mass-07-代码mass的xtransformer部分..mkv 73.21MB

12、08 NLP-预训练模型》75、08mass-08-代码mass的dataset准备..mkv 99.92MB

12、08 NLP-预训练模型》76、09xlnet-01-xlnet背景介绍..mkv 47.34MB

12、08 NLP-预训练模型》77、09xlnet-02-AR和AE的比较..mkv 59.35MB

12、08 NLP-预训练模型》78、09xlnet-03-排列lm部分..mkv 48.28MB

12、08 NLP-预训练模型》79、09xlnet-04-排列lm的mask实现.mkv 40.57MB

12、08 NLP-预训练模型》80、09xlnet-05-传统lm存在的问题..mkv 32.56MB

12、08 NLP-预训练模型》81、09xlnet-06-Two Stream Self-attention..mkv 56.33MB

12、08 NLP-预训练模型》82、09xlnet-07-xlnet论文回顾.mkv 69.35MB

12、08 NLP-预训练模型》83、09xlnet-08-代码xlnet的fine-tuning..mkv 61.78MB

12、08 NLP-预训练模型》84、09xlnet-09-代码xlnet的mask..mkv 180.55MB

12、08 NLP-预训练模型》85、09xlnet-10-代码xlnet的self attention..mkv 126.95MB

12、08 NLP-预训练模型》86、10electra-01-electra背景介绍..mkv 56.59MB

12、08 NLP-预训练模型》87、10electra-02-gan的回顾..mkv 43MB

12、08 NLP-预训练模型》88、10electra-03-electra的生成器和判别器详解..mkv 38.97MB

12、08 NLP-预训练模型》89、10electra-04-论文回顾..mkv 84.85MB

12、08 NLP-预训练模型》90、10electra-05-代码electra训练流程..mkv 106.36MB

12、08 NLP-预训练模型》91、10electra-06-代码预处理部分..mkv 123.43MB

12、08 NLP-预训练模型》92、10electra-07-代码生成器和判别器..mkv 126.26MB

12、08 NLP-预训练模型》93、10electra-08-代码start training部分..mkv 120.19MB

13、09 NLP-图神经网络》

13、09 NLP-图神经网络》02、00图神经网络专题-01-开班课..mkv 59.92MB

13、09 NLP-图神经网络》03、00图神经网络专题-02-开班课.mkv 34.39MB

13、09 NLP-图神经网络》04、02第二次直播答疑..mkv 72.01MB

13、09 NLP-图神经网络》05、03第三次直播答疑..mkv 50.57MB

13、09 NLP-图神经网络》06、05第五次直播答疑..mkv 44.09MB

13、09 NLP-图神经网络》07、01nodevec-01-研究背景.mkv 24.53MB

13、09 NLP-图神经网络》08、01nodevec-02-研究成果.mkv 43.82MB

13、09 NLP-图神经网络》09、01nodevec-03-图的应用.mkv 33.36MB

13、09 NLP-图神经网络》100、08gcn-09-gcn频域公式推导..mkv 73.58MB

13、09 NLP-图神经网络》101、08gcn-10-实验分析..mkv 80.77MB

13、09 NLP-图神经网络》102、08gcn-11-论文总结..mkv 41.25MB

13、09 NLP-图神经网络》103、08gcn-12-代码介绍..mkv 43.63MB

13、09 NLP-图神经网络》104、08gcn-13-读图预处理..mkv 51.03MB

13、09 NLP-图神经网络》105、08gcn-14-gcn模型实现及代码总结.mp4.mkv 49.05MB

13、09 NLP-图神经网络》106、09ggnn-01-研究背景..mkv 47.9MB

13、09 NLP-图神经网络》107、09ggnn-02-ggnn模型简介..mkv 33.75MB

13、09 NLP-图神经网络》108、09ggnn-03-研究成果研究意义..mkv 36.32MB

13、09 NLP-图神经网络》109、09ggnn-04-模型总览..mkv 63.7MB

13、09 NLP-图神经网络》10、01nodevec-04-模型结构&BFS&DFS.mkv 107.53MB

13、09 NLP-图神经网络》110、09ggnn-05-GRU模型简单回顾..mkv 27.46MB

13、09 NLP-图神经网络》111、09ggnn-06-GGNN模型细节..mkv 79.2MB

13、09 NLP-图神经网络》112、09ggnn-07-GGSNNs模型细节..mkv 55.17MB

13、09 NLP-图神经网络》113、09ggnn-08-bAbI任务..mkv 88.46MB

13、09 NLP-图神经网络》114、09ggnn-09-RNN图数据分析..mkv 30.46MB

13、09 NLP-图神经网络》115、09ggnn-10-实验分析&论文总结..mkv 60.07MB

13、09 NLP-图神经网络》116、09ggnn-11-代码介绍..mkv 44.74MB

13、09 NLP-图神经网络》117、09ggnn-12-读图..mkv 112.01MB

13、09 NLP-图神经网络》118、09ggnn-13-ggnn模型代码..mkv 154.17MB

13、09 NLP-图神经网络》119、09ggnn-14-模型训练和测试..mkv 39.97MB

13、09 NLP-图神经网络》11、01nodevec-05-模型算法&alias算法.mkv 191.9MB

13、09 NLP-图神经网络》120、10mpnn-01-研究背景..mkv 41.16MB

13、09 NLP-图神经网络》121、10mpnn-02-mpnn框架简介..mkv 26.5MB

13、09 NLP-图神经网络》122、10mpnn-03-研究成果研究意义..mkv 37.56MB

13、09 NLP-图神经网络》123、10mpnn-04-模型总览..mkv 85.54MB

13、09 NLP-图神经网络》124、10mpnn-05-mpnn框架..mkv 27.55MB

13、09 NLP-图神经网络》125、10mpnn-06-mpnn代表模型..mkv 130.75MB

13、09 NLP-图神经网络》126、10mpnn-07-化学分子预测模型..mkv 111.05MB

13、09 NLP-图神经网络》127、10mpnn-08-set2set模型..mkv 75.16MB

13、09 NLP-图神经网络》128、10mpnn-09-专题总结..mkv 41.94MB

13、09 NLP-图神经网络》129、10mpnn-10-实验分析..mkv 72.38MB

13、09 NLP-图神经网络》12、01nodevec-06-实验分析.mkv 140.14MB

13、09 NLP-图神经网络》130、10mpnn-11-论文总结..mkv 51.85MB

13、09 NLP-图神经网络》131、10mpnn-12-代码介绍..mkv 68.93MB

13、09 NLP-图神经网络》132、10mpnn-13-构造图..mkv 118.56MB

13、09 NLP-图神经网络》133、10mpnn-14-DataLoader封装..mkv 50.74MB

13、09 NLP-图神经网络》134、10mpnn-15-mpnn框架代码..mkv 109.56MB

13、09 NLP-图神经网络》135、10mpnn-16-模型训练和测试..mkv 37.55MB

13、09 NLP-图神经网络》13、01nodevec-07-论文总结.mkv 64.72MB

13、09 NLP-图神经网络》14、01nodevec-08-代码整体介绍.mkv 98.25MB

13、09 NLP-图神经网络》15、01nodevec-09-代码节点和边的alias实现.mkv 107.56MB

13、09 NLP-图神经网络》16、01nodevec-10-代码有偏随机游走和模型训练.mkv 45.73MB

13、09 NLP-图神经网络》17、01nodevec-11-代码结果展示和总结.mkv 20.72MB

13、09 NLP-图神经网络》18、02-line-01-论文背景..mkv 54.02MB

13、09 NLP-图神经网络》19、02-line-02-研究成果研究意义..mkv 64.65MB

13、09 NLP-图神经网络》20、02-line-03-前期知识..mkv 40.1MB

13、09 NLP-图神经网络》21、02-line-04-一二阶相似度..mkv 129.42MB

13、09 NLP-图神经网络》22、02-line-05-模型优化时间复杂度..mkv 102.21MB

13、09 NLP-图神经网络》23、02-line-06-实验分析一..mkv 129.07MB

13、09 NLP-图神经网络》24、02-line-07-实验分析二..mkv 52.3MB

13、09 NLP-图神经网络》25、02-line-08-论文总结..mkv 90.22MB

13、09 NLP-图神经网络》26、02-line-09-代码读图..mkv 44MB

13、09 NLP-图神经网络》27、02-line-10-代码aliasSampling..mkv 64.1MB

13、09 NLP-图神经网络》28、02-line-11-代码line模型实现..mkv 115.73MB

13、09 NLP-图神经网络》29、03-sdne-01-论文背景..mkv 34.54MB

13、09 NLP-图神经网络》30、03-sdne-02-前期知识..mkv 40.7MB

13、09 NLP-图神经网络》31、03-sdne-03-研究成果..mkv 38.41MB

13、09 NLP-图神经网络》32、03sdne-04-模型结构..mkv 81.64MB

13、09 NLP-图神经网络》33、03sdne-05-一二阶相似度..mkv 92.35MB

13、09 NLP-图神经网络》34、03sdne-06-自编码器&稀疏性问题..mkv 105.94MB

13、09 NLP-图神经网络》35、03sdne-07-优化方法&时间复杂度..mkv 115.29MB

13、09 NLP-图神经网络》36、03sdne-08-实验设置介绍..mkv 136.86MB

13、09 NLP-图神经网络》37、03sdne-09-实验分析..mkv 101.44MB

13、09 NLP-图神经网络》38、03sdne-10-代码模型训练..mkv 69.25MB

13、09 NLP-图神经网络》39、03sdne-11-代码sdne模型实现..mkv 64.56MB

13、09 NLP-图神经网络》40、03sdne-12-代码模型训练..mkv 60.57MB

13、09 NLP-图神经网络》41、04metapath2vec-01-研究背景..mkv 47.88MB

13、09 NLP-图神经网络》42、04metapath2vec-02-研究成果..mkv 62.24MB

13、09 NLP-图神经网络》43、04metapath2vec-03-异质网络skip2gram..mkv 83.85MB

13、09 NLP-图神经网络》44、04metapath2vec-04-算法细节..mkv 131.35MB

13、09 NLP-图神经网络》45、04metapath2vec-05-实验分析..mkv 137.72MB

13、09 NLP-图神经网络》46、04metapath2vec-06-论文总结..mkv 53.27MB

13、09 NLP-图神经网络》47、04metapath2vec-07-代码dgl平台介绍..mkv 45.22MB

13、09 NLP-图神经网络》48、04metapath2vec-08-代码生成meta-path训练集..mkv 113.1MB

13、09 NLP-图神经网络》49、04metapath2vec-09-代码模型实现..mkv 94.38MB

13、09 NLP-图神经网络》50、04metapath2vec-10-代码模型训练..mkv 98.04MB

13、09 NLP-图神经网络》51、05transe-01-研究背景..mkv 43.03MB

13、09 NLP-图神经网络》52、05transe-02-研究成果研究意义..mkv 58.07MB

13、09 NLP-图神经网络》53、05transe-03-transE算法..mkv 68.75MB

13、09 NLP-图神经网络》54、05transe-04-transH算法..mkv 71.65MB

13、09 NLP-图神经网络》55、05transe-05-transR算法..mkv 81.53MB

13、09 NLP-图神经网络》56、05transe-06-transH算法..mkv 99.51MB

13、09 NLP-图神经网络》57、05transe-07-模型对比和总结..mkv 27.27MB

13、09 NLP-图神经网络》58、05transe-08-实验设置和分析..mkv 66.85MB

13、09 NLP-图神经网络》59、05transe-09-实验分析.mp4.mkv 48.97MB

13、09 NLP-图神经网络》60、05transe-10-论文总结..mkv 20.8MB

13、09 NLP-图神经网络》61、05transe-11-代码介绍..mkv 9.7MB

13、09 NLP-图神经网络》62、05transe-12-代码详解一..mkv 68.89MB

13、09 NLP-图神经网络》63、05transe-13-代码详解二..mkv 67.54MB

13、09 NLP-图神经网络》64、05transe-14-TransR等实现及代码总结..mkv 75.84MB

13、09 NLP-图神经网络》65、06gat-01-研究背景..mkv 38.59MB

13、09 NLP-图神经网络》66、06gat-02-图卷积消息传递..mkv 34.06MB

13、09 NLP-图神经网络》67、06gat-03-研究成果研究意义..mkv 37.53MB

13、09 NLP-图神经网络》68、06gat-04-gnn核心框架..mkv 97.46MB

13、09 NLP-图神经网络》69、06gat-05-gat算法讲解..mkv 56.07MB

13、09 NLP-图神经网络》70、06gat-06-各种attention总结..mkv 54.61MB

13、09 NLP-图神经网络》71、06gat-07-multi-head起源简介..mkv 29.76MB

13、09 NLP-图神经网络》72、06gat-08-GAT算法总结和实验设置..mkv 136.73MB

13、09 NLP-图神经网络》73、06gat-09-论文总结..mkv 52.47MB

13、09 NLP-图神经网络》74、06gat-10-代码介绍..mkv 78.1MB

13、09 NLP-图神经网络》75、06gat-11-代码设置参数&读图..mkv 66.59MB

13、09 NLP-图神经网络》76、06gat-12-邻接矩阵归一化..mkv 50.56MB

13、09 NLP-图神经网络》77、06gat-13-gat模型实现..mkv 95.6MB

13、09 NLP-图神经网络》78、06gat-14-gat模型训练及代码总结..mkv 57.53MB

13、09 NLP-图神经网络》79、07graphsage-01-研究背景..mkv 46.11MB

13、09 NLP-图神经网络》80、07graphsage-02-graphSAGE模型简介..mkv 27.28MB

13、09 NLP-图神经网络》81、07graphsage-03-研究成果研究意义..mkv 43.82MB

13、09 NLP-图神经网络》82、07graphsage-04-模型总览..mkv 33.28MB

13、09 NLP-图神经网络》83、07graphsage-05-算法详解..mkv 97.91MB

13、09 NLP-图神经网络》84、07graphsage-06-监督训练及aggregators..mkv 52.98MB

13、09 NLP-图神经网络》85、07graphsage-07-batch训练及WLtest..mkv 106.6MB

13、09 NLP-图神经网络》86、07graphsage-08-实验分析..mkv 92.23MB

13、09 NLP-图神经网络》87、07graphsage-09-代码介绍.mkv 52.4MB

13、09 NLP-图神经网络》88、07graphsage-10-读图读特征..mkv 50.08MB

13、09 NLP-图神经网络》89、07graphsage-11-mean-aggregator讲解..mkv 69.78MB

13、09 NLP-图神经网络》90、07graphsage-12-encoder讲解..mkv 43.68MB

13、09 NLP-图神经网络》91、07graphsage-13-模型训练及代码总结..mkv 37.27MB

13、09 NLP-图神经网络》92、08gcn-01-研究背景.cmproj..mkv 38.96MB

13、09 NLP-图神经网络》93、08gcn-02-gcn模型简介..mkv 33.43MB

13、09 NLP-图神经网络》94、08gcn-03-研究成果研究意义..mkv 38.91MB

13、09 NLP-图神经网络》95、08gcn-04-模型总览..mkv 41.49MB

13、09 NLP-图神经网络》96、08gcn-05-RGCN模型简介..mkv 101.38MB

13、09 NLP-图神经网络》97、08gcn-06-拉普拉斯矩阵..mkv 31.68MB

13、09 NLP-图神经网络》98、08gcn-07-图的频域变换..mkv 35.21MB

13、09 NLP-图神经网络》99、08gcn-08-Chebyshev卷积核.mp4.mkv 33.36MB

14、10 NLP-文本匹配》

14、10 NLP-文本匹配》02、01DSSM-00专题引言.mkv 29.04MB

14、10 NLP-文本匹配》03、01DSSM-01-学习目标..mkv 9.79MB

14、10 NLP-文本匹配》04、01DSSM-02-论文背景、贡献及意义.mkv 14.11MB

14、10 NLP-文本匹配》05、01DSSM-03摘要精读、总结.mkv 10.44MB

14、10 NLP-文本匹配》06、01DSSM-04-上节回顾.mkv 10.67MB

14、10 NLP-文本匹配》07、01DSSM-05-词哈希.mkv 17.54MB

14、10 NLP-文本匹配》08、01DSSM-06-DSSM整体结构.mkv 11.3MB

14、10 NLP-文本匹配》09、01DSSM-07-优化函数、实验与总结.mkv 13.91MB

14、10 NLP-文本匹配》100、10-代码讲解-11.mkv 102.9MB

14、10 NLP-文本匹配》10、01DSSM-08-代码总览.mkv 14.93MB

14、10 NLP-文本匹配》11、01DSSM-09-词哈希表的建立与数据载入.mkv 18.36MB

14、10 NLP-文本匹配》12、01DSSM-10-模型的搭建与训练、测试.mkv 19.42MB

14、10 NLP-文本匹配》13、02SiameseNet-01-孪生网络定义.mkv 11.92MB

14、10 NLP-文本匹配》14、02SiameseNet-02-论文背景、成果、意义.mkv 15.55MB

14、10 NLP-文本匹配》15、02SiameseNet-03-摘要带读、课程小节.mkv 7.32MB

14、10 NLP-文本匹配》16、02SiameseNet-04-SiameseNet整体结构..mkv 19.27MB

14、10 NLP-文本匹配》17、02SiameseNet-05-对比损失函数.mkv 9.05MB

14、10 NLP-文本匹配》18、02SiameseNet-06-实验设置与分析.mkv 11.62MB

14、10 NLP-文本匹配》19、02SiameseNet-07-复习、代码总览.mkv 18.67MB

14、10 NLP-文本匹配》20、02SiameseNet-08-data_load..mkv 14.12MB

14、10 NLP-文本匹配》21、02SiameseNet-09-模型搭建与训练.mkv 14.16MB

14、10 NLP-文本匹配》22、03比较-聚合模型-01序列到序列模型..mkv 29.83MB

14、10 NLP-文本匹配》23、03比较-聚合模型-02注意力改进的编码器解码器结构..mkv 27.15MB

14、10 NLP-文本匹配》24、03比较-聚合模型-03文本间的注意力机制..mkv 15.72MB

14、10 NLP-文本匹配》25、03比较-聚合模型-04论文背景及相关工作..mkv 27.99MB

14、10 NLP-文本匹配》26、03比较-聚合模型-05论文泛读..mkv 10.33MB

14、10 NLP-文本匹配》27、03比较-聚合模型-06整体结构..mkv 20.46MB

14、10 NLP-文本匹配》28、03比较-聚合模型-07与处理与注意力层..mkv 10.4MB

14、10 NLP-文本匹配》29、03比较-聚合模型-08比较聚合层..mkv 15.01MB

14、10 NLP-文本匹配》30、03比较-聚合模型-09实验分析与总结..mkv 26.55MB

14、10 NLP-文本匹配》31、03比较-聚合模型-10SNLI数据集处理..mkv 27.03MB

14、10 NLP-文本匹配》32、03比较-聚合模型-11SNLI数据集处理..mkv 26.99MB

14、10 NLP-文本匹配》33、03比较-聚合模型-12数据载入模块..mkv 30.58MB

14、10 NLP-文本匹配》34、03比较-聚合模型-13比较-聚合模型搭建与训练..mkv 39.16MB

14、10 NLP-文本匹配》35、03比较-聚合模型-14复习、代码总览..mkv 17.21MB

14、10 NLP-文本匹配》36、04ESIM-01学习目标与论文背景..mkv 25.51MB

14、10 NLP-文本匹配》37、04ESIM-02论文总览与摘要带读..mkv 18.99MB

14、10 NLP-文本匹配》38、04ESIM-03ESIM整体结构..mkv 18.43MB

14、10 NLP-文本匹配》39、04ESIM-04输入编码层..mkv 16.91MB

14、10 NLP-文本匹配》40、04ESIM-05局部推理建模层、推理组合层和输出预测层..mkv 24.68MB

14、10 NLP-文本匹配》41、04ESIM-06实验设置与结果分析..mkv 17MB

14、10 NLP-文本匹配》42、04ESIM-07论文总结与课程回顾..mkv 10.6MB

14、10 NLP-文本匹配》43、04ESIM-08复习、代码总览..mkv 19.32MB

14、10 NLP-文本匹配》44、04ESIM-09torchtext构建数据集..mkv 35.75MB

14、10 NLP-文本匹配》45、04ESIM-10ESIM搭建与训练..mkv 31.17MB

14、10 NLP-文本匹配》46、05BiMPM-01学习目标与研究背景..mkv 16.43MB

14、10 NLP-文本匹配》47、05BiMPM-02相关工作..mkv 12.44MB

14、10 NLP-文本匹配》48、05BiMPM-03研究成果、意义与论文结构..mkv 8.36MB

14、10 NLP-文本匹配》49、05BiMPM-04摘要导读..mkv 14.9MB

14、10 NLP-文本匹配》50、05BiMPM-05上节回顾与模型结构揣测..mkv 31.14MB

14、10 NLP-文本匹配》51、05BiMPM-06模型整体结构..mkv 8.62MB

14、10 NLP-文本匹配》52、05BiMPM-07多视角匹配..mkv 22.05MB

14、10 NLP-文本匹配》53、05BiMPM-08实验分析与总结..mkv 16.99MB

14、10 NLP-文本匹配》54、06RE2-01-论文研究背景.mp4.mkv 71.62MB

14、10 NLP-文本匹配》55、06RE2-02-研究意义、摘要重点讲解.mp4.mkv 30.2MB

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14、10 NLP-文本匹配》58、06RE2-05-实验设置、结果分析.mp4.mkv 93.22MB

14、10 NLP-文本匹配》59、06RE2-06-code1.mp4.mkv 85.61MB

14、10 NLP-文本匹配》60、06RE2-07-code2.mp4.mkv 88.37MB

14、10 NLP-文本匹配》61、06RE2-08-code3.mp4.mkv 45.2MB

14、10 NLP-文本匹配》62、07MGCN-01-泛读_研究背景、意义讲解.mp4.mkv 77.11MB

14、10 NLP-文本匹配》63、07MGCN-02-泛读_成果、大纲介绍.mp4.mkv 34.19MB

14、10 NLP-文本匹配》64、07MGCN-03-精读_BERT出现.mp4.mkv 67.31MB

14、10 NLP-文本匹配》65、07MGCN-04-精读_poly-encoder.mp4(1).mkv 70.19MB

14、10 NLP-文本匹配》65、07MGCN-04-精读_poly-encoder.mp4.mkv 70.19MB

14、10 NLP-文本匹配》66、07MGCN-05-精读_Bert细节.mp4.mkv 96.84MB

14、10 NLP-文本匹配》67、07MGCN-06-code1.mp4.mkv 97.85MB

14、10 NLP-文本匹配》68、07MGCN-07-code2.mp4.mkv 102.49MB

14、10 NLP-文本匹配》69、07MGCN-08-code3.mp4.mkv 70.14MB

14、10 NLP-文本匹配》70、08MatchPyramid-01-研究背景.mp4.mkv 68.79MB

14、10 NLP-文本匹配》71、08MatchPyramid-02-论文泛读.mp4.mkv 32.42MB

14、10 NLP-文本匹配》72、08MatchPyramid-03-算法模型总览、结构、matching matrix.m.mkv 72.22MB

14、10 NLP-文本匹配》73、08MatchPyramid-04-卷积层讲解.mp4.mkv 61.54MB

14、10 NLP-文本匹配》74、08MatchPyramid-05-matching score.mp4.mkv 62.96MB

14、10 NLP-文本匹配》75、08MatchPyramid-06-训练技巧、实验及总结.mp4.mkv 68.29MB

14、10 NLP-文本匹配》76、08MatchPyramid-07-code 1.mp4.mkv 65.07MB

14、10 NLP-文本匹配》77、08MatchPyramid-08-code 2.mp4.mkv 99.74MB

14、10 NLP-文本匹配》78、08MatchPyramid-09-code 3.mp4.mkv 81.15MB

14、10 NLP-文本匹配》79、09-MGCN论文泛读-01.mp4.mkv 67.25MB

14、10 NLP-文本匹配》80、09-MGCN论文泛读-02.mp4.mkv 33.9MB

14、10 NLP-文本匹配》81、09-MGCN论文精读-03.mp4.mkv 72.37MB

14、10 NLP-文本匹配》82、09-MGCN论文精读-04.mp4.mkv 52.64MB

14、10 NLP-文本匹配》83、09-MGCN论文精读-05.mp4.mkv 64.61MB

14、10 NLP-文本匹配》84、09-MGCN论文精读-06.mp4.mkv 59.53MB

14、10 NLP-文本匹配》85、09-MGCN论文精读-07.mp4.mkv 44.18MB

14、10 NLP-文本匹配》86、09-MGCN代码讲解-08.mp4.mkv 74.45MB

14、10 NLP-文本匹配》87、09-MGCN代码讲解-09.mp4.mkv 83.08MB

14、10 NLP-文本匹配》88、09-MGCN代码讲解-10.mp4.mkv 129.69MB

14、10 NLP-文本匹配》89、09-MGCN代码讲解-11.mp4.mkv 59.82MB

14、10 NLP-文本匹配》90、10-论文泛读-01.mkv 81.12MB

14、10 NLP-文本匹配》91、10-论文泛读-02.mkv 55.24MB

14、10 NLP-文本匹配》92、10-论文精读-03.mkv 70MB

14、10 NLP-文本匹配》93、10-论文精读-04.mkv 55.95MB

14、10 NLP-文本匹配》94、10-论文精读-05.mkv 55.53MB

14、10 NLP-文本匹配》95、10-论文精读-06.mkv 29.8MB

14、10 NLP-文本匹配》96、10-代码讲解-07.mkv 63.43MB

14、10 NLP-文本匹配》97、10-代码讲解-08.mkv 92.57MB

14、10 NLP-文本匹配》98、10-代码讲解-09.mkv 98.91MB

14、10 NLP-文本匹配》99、10-代码讲解-10.mkv 108.9MB

15、11 NLP-机器翻译》

15、11 NLP-机器翻译》01、ConvSeq2Seq-代码讲解.mkv 161.82MB

15、11 NLP-机器翻译》02、ConvSeq2Seq-论文精读.mkv 99.36MB

15、11 NLP-机器翻译》03、ConvSeq2Seq-论文泛读.mkv 33.46MB

15、11 NLP-机器翻译》05、1.1-loung_nmt-储备知识..mkv 28.46MB

15、11 NLP-机器翻译》06、1.2-loung_nmt-研究背景..mkv 104.83MB

15、11 NLP-机器翻译》07、1.3-loung_nmt-研究成果及意义.mp4.mkv 19.6MB

15、11 NLP-机器翻译》08、1.4-luong_nmt-论文简介.mp4.mkv 94.12MB

15、11 NLP-机器翻译》09、1.5-luong_nmt-global_attention..mkv 127.19MB

15、11 NLP-机器翻译》10、1.6-luong_nmt-local_attention..mkv 95.44MB

15、11 NLP-机器翻译》11、1.7-luong_nmt_2_4_实验.mp4.mkv 139.96MB

15、11 NLP-机器翻译》12、1.8-loung_nmt_数据读取..mkv 75.47MB

15、11 NLP-机器翻译》13、1.9-loung_nmt_模型实现..mkv 164.08MB

15、11 NLP-机器翻译》14、1.10-loung_nmt_训练和测试.mp4.mkv 90.11MB

15、11 NLP-机器翻译》15、2.1-coverage_储备知识.mp4.mkv 22.37MB

15、11 NLP-机器翻译》16、2.2-coverage_研究背景及意义.mkv 53.8MB

15、11 NLP-机器翻译》17、2.3-coverage_相关知识.mp4.mkv 78.76MB

15、11 NLP-机器翻译》18、2.4-coverage_基于语言学的覆盖模型..mkv 82.07MB

15、11 NLP-机器翻译》19、2.5-coverage_基于神经网络的覆盖模型..mkv 75.63MB

15、11 NLP-机器翻译》20、2.6-coverage 代码实践.mp4.mkv 171.36MB

15、11 NLP-机器翻译》21、3.1-subword_nmt_1_1.mkv 33.81MB

15、11 NLP-机器翻译》22、3.2-subword_nmt.mkv 51.64MB

15、11 NLP-机器翻译》23、3.3-subword_nmt_.mkv 112.97MB

15、11 NLP-机器翻译》24、3.4-subword_nmt_.mkv 96.55MB

15、11 NLP-机器翻译》25、3.5-subword_nmt_.mkv 157.55MB

15、11 NLP-机器翻译》26、3.6-subword_nmt.mkv 171.31MB

15、11 NLP-机器翻译》27、4.1-Google-nmt.mkv 89.71MB

15、11 NLP-机器翻译》28、[4月9日]Mass-论文泛读.mkv 36.09MB

15、11 NLP-机器翻译》29、[4月16日]Mass-论文精读.mkv 46.75MB

16、12 NLP-情感分析》

16、12 NLP-情感分析》02、01 TextRNN & FastText & TextCNN-01-研究背景&摘要、框架.mkv 62.44MB

16、12 NLP-情感分析》03、01 TextRNN & FastText & TextCNN-02-模型总览&细节1.mkv 71.35MB

16、12 NLP-情感分析》04、01 TextRNN & FastText & TextCNN-03-训练、损失函数、实验.mkv 45.19MB

16、12 NLP-情感分析》05、01 TextRNN & FastText & TextCNN-04-实验结果及分析讲解.mkv 53.58MB

16、12 NLP-情感分析》06、01 TextRNN & FastText & TextCNN-05-代码讲解.mkv 192.46MB

16、12 NLP-情感分析》07、02 TreeLSTM-01-论文导读.mkv 20.95MB

16、12 NLP-情感分析》08、02 TreeLSTM-02-研究背景解读.mkv 40.4MB

16、12 NLP-情感分析》09、02 TreeLSTM-03-论文摘要、框架讲解.mkv 26.34MB

16、12 NLP-情感分析》10、02 TreeLSTM-04-上节课回顾.mkv 5.17MB

16、12 NLP-情感分析》11、02 TreeLSTM-05-精读_模型结构总览.mkv 39.97MB

16、12 NLP-情感分析》12、02 TreeLSTM-06-Tree-LSTM模型讲解.mkv 39.06MB

16、12 NLP-情感分析》13、02 TreeLSTM-07-模型结构细节.mkv 30.57MB

16、12 NLP-情感分析》14、02 TreeLSTM-08-实验设置与分析.mkv 54.62MB

16、12 NLP-情感分析》15、02 TreeLSTM-09-论文总结.mkv 12.47MB

16、12 NLP-情感分析》16、02 TreeLSTM-10-本课回顾及下节预告.mkv 8.13MB

16、12 NLP-情感分析》17、02 TreeLSTM-11-代码介绍.mkv 24.86MB

16、12 NLP-情感分析》18、02 TreeLSTM-12-代码讲解一.mkv 85.06MB

16、12 NLP-情感分析》19、02 TreeLSTM-13-代码讲解二.mkv 85.29MB

16、12 NLP-情感分析》20、02 TreeLSTM-14-代码讲解三..mkv 61.87MB

16、12 NLP-情感分析》21、03 TD-LSTM & AT-LSTM -01-论文导读.mkv 4.73MB

16、12 NLP-情感分析》22、03 TD-LSTM & AT-LSTM -02-所需知识储备.mkv 5.13MB

16、12 NLP-情感分析》23、03 TD-LSTM & AT-LSTM -03-学习目标.mkv 5.3MB

16、12 NLP-情感分析》24、03 TD-LSTM & AT-LSTM -04-课程安排.mkv 2.79MB

16、12 NLP-情感分析》25、03 TD-LSTM & AT-LSTM -05-研究背景.mkv 30.21MB

16、12 NLP-情感分析》26、03 TD-LSTM & AT-LSTM -06-论文泛读.mkv 16.34MB

16、12 NLP-情感分析》27、03 TD-LSTM & AT-LSTM -07-下节预告.mkv 5.07MB

16、12 NLP-情感分析》28、03 TD-LSTM & AT-LSTM -08-上节回顾.mkv 4.25MB

16、12 NLP-情感分析》29、03 TD-LSTM & AT-LSTM -09-论文综述.mkv 10.99MB

16、12 NLP-情感分析》30、03 TD-LSTM & AT-LSTM -10- TD-LSTM精读.mkv 28.37MB

16、12 NLP-情感分析》31、03 TD-LSTM & AT-LSTM -11- ATAE-LSTM精读.mkv 38MB

16、12 NLP-情感分析》32、03 TD-LSTM & AT-LSTM -12-实验结果及分析part1.mkv 29.61MB

16、12 NLP-情感分析》33、03 TD-LSTM & AT-LSTM -13-实验结果及分析part2.mkv 11.16MB

16、12 NLP-情感分析》34、03 TD-LSTM & AT-LSTM -14-论文总结及下节回顾..mkv 15.3MB

16、12 NLP-情感分析》35、03 TD-LSTM & AT-LSTM -15-代码介绍.mkv 96.9MB

16、12 NLP-情感分析》36、03 TD-LSTM & AT-LSTM -16-代码讲解二.mkv 87.26MB

16、12 NLP-情感分析》37、03 TD-LSTM & AT-LSTM -17-代码讲解三.mkv 59.46MB

16、12 NLP-情感分析》38、03 TD-LSTM & AT-LSTM -18-代码讲解回顾.mkv 7.58MB

16、12 NLP-情感分析》41、04 MemNet&IAN-03-论文泛读.mkv 16.27MB

16、12 NLP-情感分析》42、04 MemNet&IAN-04-本课回顾与下节预告.mkv 9.23MB

16、12 NLP-情感分析》44、04 MemNet&IAN-06-向量转换、注意力讲解.mkv 86.79MB

16、12 NLP-情感分析》45、04 MemNet&IAN-07-实验设置及分析.mkv 67MB

16、12 NLP-情感分析》46、04 MemNet&IAN-08-论文总结及回顾.mkv 21.51MB

16、12 NLP-情感分析》47、04 MemNet&IAN-09-代码环境讲解.mkv 38.82MB

16、12 NLP-情感分析》48、04 MemNet&IAN-10-代码结构讲解.mkv 149.12MB

16、12 NLP-情感分析》49、04 MemNet&IAN-11-论文代码细节讲解.mkv 142.82MB

16、12 NLP-情感分析》50、04 MemNet&IAN-12-代码实践课回顾..mkv 16.88MB

16、12 NLP-情感分析》51、05 BERT&ERNIE 2.0-01-论文介绍.mkv 31.02MB

16、12 NLP-情感分析》52、05 BERT&ERNIE 2.0-02-背景介绍1..mkv 49.09MB

16、12 NLP-情感分析》53、05 BERT&ERNIE 2.0-03-背景介绍2.mkv 28.2MB

16、12 NLP-情感分析》54、05 BERT&ERNIE 2.0-04-论文摘要、结构讲解.mkv 11.03MB

16、12 NLP-情感分析》55、05 BERT&ERNIE 2.0-05-上节回顾.mkv 5.87MB

16、12 NLP-情感分析》56、05 BERT&ERNIE 2.0-06-论文算法总览.mkv 60.46MB

16、12 NLP-情感分析》57、05 BERT&ERNIE 2.0-07-输入表征、task精讲.mkv 22.11MB

16、12 NLP-情感分析》58、05 BERT&ERNIE 2.0-08-模型Fine-tuning解读.mkv 39.26MB

16、12 NLP-情感分析》59、05 BERT&ERNIE 2.0-09-实验设置及分析.mkv 35.27MB

16、12 NLP-情感分析》60、05 BERT&ERNIE 2.0-10-论文总结.mkv 18.31MB

16、12 NLP-情感分析》61、05 BERT&ERNIE 2.0-11-论文回顾.mkv 10.54MB

16、12 NLP-情感分析》62、05 BERT&ERNIE 2.0-12-实践代码介绍.mkv 59.51MB

16、12 NLP-情感分析》63、05 BERT&ERNIE 2.0-13-实践代码精讲1.mkv 185.55MB

16、12 NLP-情感分析》64、05 BERT&ERNIE 2.0-14-实践代码精讲2..mkv 32.52MB

17、13 NLP-阅读理解》

17、13 NLP-阅读理解》02、01-开山之作_1_1_背景意义..mkv 119.83MB

17、13 NLP-阅读理解》03、01-开山之作_1_2_研究成果_论文提纲..mkv 45.17MB

17、13 NLP-阅读理解》04、01-开山之作_2_1_模型结构..mkv 124.12MB

17、13 NLP-阅读理解》05、01-开山之作_2_2_实验结果及分析..mkv 100.16MB

17、13 NLP-阅读理解》06、01-开山之作_3_数据处理jupyter..mkv 222.83MB

17、13 NLP-阅读理解》07、01-开山之作_4_1_训练代码jupyter..mkv 182.2MB

17、13 NLP-阅读理解》08、01-开山之作_4_2训练代码pycharm..mkv 217.46MB

17、13 NLP-阅读理解》09、01-开山之作_5_反馈问题..mkv 79.92MB

17、13 NLP-阅读理解》10、feedback.mkv 79.1MB

17、13 NLP-阅读理解》11、02-bidaf_1_1_背景意义..mkv 99.21MB

17、13 NLP-阅读理解》12、02-bidaf_1_2_相关工作+小结..mkv 61.11MB

17、13 NLP-阅读理解》13、02-bidaf_2_1_模型结构..mkv 84.58MB

17、13 NLP-阅读理解》14、02-bidaf_2_2_实验分析..mkv 44.42MB

17、13 NLP-阅读理解》15、02-bidaf_3_1_数据读取-jupyter..mkv 108.19MB

17、13 NLP-阅读理解》16、02-bidaf_3_2数据读取-pycharm..mkv 145.36MB

17、13 NLP-阅读理解》17、02-bidaf_4_训练加预测..mkv 204.85MB

17、13 NLP-阅读理解》18、02-bidaf_5_评测指标..mkv 79.23MB

17、13 NLP-阅读理解》19、02-bidaf_6_反馈..mkv 79.1MB

17、13 NLP-阅读理解》20、03-pgnet_1_1_研究背景..mkv 117.03MB

17、13 NLP-阅读理解》21、03-pgnet_1_2_研究背景意义第二部分..mkv 46.63MB

17、13 NLP-阅读理解》22、03-pgnet_2_1_模型部分..mkv 138.14MB

17、13 NLP-阅读理解》23、03-pgnet_2_2_实验+前沿论文（上）..mkv 145.4MB

17、13 NLP-阅读理解》24、03-pgnet_2_3_前沿论文(下)..mkv 140.4MB

17、13 NLP-阅读理解》25、03-pgnet_2_4_模型总结..mkv 26.93MB

17、13 NLP-阅读理解》26、03-pgnet_3_code-review..mkv 74.99MB

17、13 NLP-阅读理解》27、03-pgnet_4_1_数据处理第一部分..mkv 329.02MB

17、13 NLP-阅读理解》28、03-pgnet_4_2_数据处理第二部分..mkv 78.69MB

17、13 NLP-阅读理解》29、03-pgnet_5_1_train第一部分..mkv 58.23MB

17、13 NLP-阅读理解》30、03-pgnet_5_2_train第二部分..mkv 308.98MB

17、13 NLP-阅读理解》31、03-pgnet_6_1_预测第一部分..mkv 228.32MB

17、13 NLP-阅读理解》32、03-pgnet_6_2_预测第二部分..mkv 99.7MB

17、13 NLP-阅读理解》33、04-adv_1_1_研究背景..mkv 83.23MB

17、13 NLP-阅读理解》34、04-adv_1_2_研究成果和小节..mkv 46.65MB

17、13 NLP-阅读理解》35、04-adv_2_1_模型和实验..mkv 138.71MB

17、13 NLP-阅读理解》36、04-adv_2_2_2020智能技术竞赛介绍..mkv 109.9MB

17、13 NLP-阅读理解》37、04-adv_3_1_code-overview第一部分..mkv 122.26MB

17、13 NLP-阅读理解》38、04-adv_3_2_code-overview第二部分..mkv 86MB

17、13 NLP-阅读理解》39、04-adv_4_数据处理..mkv 198.1MB

17、13 NLP-阅读理解》40、04-adv_5_1_train-第一部分..mkv 151.84MB

17、13 NLP-阅读理解》41、04-adv_5_2_train第二部分..mkv 220.35MB

17、13 NLP-阅读理解》42、04-adv_6_预测部分..mkv 151.97MB

17、13 NLP-阅读理解》43、05-xlnet_1_1_研究背景第一部分..mkv 72.48MB

17、13 NLP-阅读理解》44、05-xlnet_1_2_研究背景第二部分..mkv 89.3MB

17、13 NLP-阅读理解》45、05-xlnet_2_1_论文模型第一部分..mkv 136.32MB

17、13 NLP-阅读理解》46、05-xlnet_2_2_论文模型第二部分..mkv 78.86MB

17、13 NLP-阅读理解》47、05-xlnet_3_代码overview..mkv 77.45MB

17、13 NLP-阅读理解》48、05-xlnet_4_数据处理overview..mkv 26.97MB

17、13 NLP-阅读理解》49、05-xlnet_5_1_数据处理第一部分..mkv 164.66MB

17、13 NLP-阅读理解》50、05-xlnet_5_2_数据处理第二部分..mkv 248.72MB

17、13 NLP-阅读理解》51、05-xlnet_6_1_训练代码第一部分..mkv 177.93MB

17、13 NLP-阅读理解》52、05-xlnet_6_2_训练代码第二部分..mkv 125.69MB

17、13 NLP-阅读理解》53、05-xlnet_7_1_预测第一部分..mkv 151.62MB

17、13 NLP-阅读理解》54、05-xlnet_7_2_预测第二部分..mkv 83.03MB

17、13 NLP-阅读理解》55、专题总结..mkv 12.19MB

18、14 NLP-对话系统》

18、14 NLP-对话系统》01、[11月6日]对话系统前沿直播.mkv 317.94MB

18、14 NLP-对话系统》03、[8月10日]对话系统体验课直播第一讲.mkv 196.03MB

18、14 NLP-对话系统》04、[8月11日]对话系统体验课直播第二讲.mkv 193.21MB

18、14 NLP-对话系统》05、[8月19日]JointBERT-论文讲解（开营直播）.mkv 486.44MB

18、14 NLP-对话系统》06、[8月21日]JointBERT-代码详解.mkv 686.44MB

18、14 NLP-对话系统》07、[8月25日]AGIF-论文讲解.mkv 461.77MB

18、14 NLP-对话系统》08、[8月28日]AGIF-论文精读.mkv 853.46MB

18、14 NLP-对话系统》09、[9月11日]AGIF-代码复现.mkv 670.44MB

18、14 NLP-对话系统》10、[9月16日]Fewshot MultiLABEL-论文泛读.mkv 425.58MB

18、14 NLP-对话系统》11、[9月19日]Fewshot MultiLABEL-论文精读（第一部分）.mkv 369.11MB

18、14 NLP-对话系统》12、[10月13日]Fewshot MultiLABEL-论文精读（第二部分）.mkv 343.78MB

18、14 NLP-对话系统》13、[10月23日]Fewshot MultiLABEL-论文精读+代码讲解.mkv 678.33MB

18、14 NLP-对话系统》14、[10月27日]Fewshot MultiLABEL-代码复现.mkv 238.74MB

18、14 NLP-对话系统》15、[3月29日]trade-dst-论文泛读.mkv 471.82MB

18、14 NLP-对话系统》16、[4月1日]trade-dst-论文精读.mkv 670.42MB

18、14 NLP-对话系统》17、[4月8日]trade-dst-代码复现.mkv 633.98MB

18、14 NLP-对话系统》18、[4月12日]trade-dst-代码讲解（下）.mkv 225.72MB

18、14 NLP-对话系统》19、[4月24日]dst-as-prompting-论文精读.mkv 597.27MB

18、14 NLP-对话系统》20、[4月20日]dst-as-prompting-论文泛读.mkv 339.29MB

18、14 NLP-对话系统》21、[4月27日]dst-as-prompting-代码复现.mkv 745.85MB

18、14 NLP-对话系统》22、1.1 joint-bert.mkv 109.1MB

18、14 NLP-对话系统》23、1.2 joint-bert.mkv 29.09MB

18、14 NLP-对话系统》24、1.3 joint-bert.mkv 12.65MB

18、14 NLP-对话系统》25、1.4 joint-bert.mkv 256.55MB

18、14 NLP-对话系统》26、1.5 joint-bert.mkv 15.31MB

18、14 NLP-对话系统》27、1.6 joint-bert.mkv 2.39MB

18、14 NLP-对话系统》28、1.7 joint-bert.mkv 77.16MB

18、14 NLP-对话系统》29、1.8 joint-bert-代码.mkv 53.3MB

18、14 NLP-对话系统》30、1.9 joint-bert-代码.mkv 225.17MB

19、强化学习》

19、强化学习》01、强化学习1期第1次答疑直播.mkv 189.71MB

19、强化学习》03、强化学习开营直播.mkv 518.26MB

19、强化学习》04、01DQN-01-论文泛读开场白.mkv 17.15MB

19、强化学习》05、01DQN-02-研究背景及意义.mkv 20.87MB

19、强化学习》06、01DQN-03-背景知识补充.mkv 10.9MB

19、强化学习》07、01DQN-04-论文泛读.mkv 53.09MB

19、强化学习》08、01DQN-05-泛读总结及下节预告.mkv 7.12MB

19、强化学习》09、01DQN-06-论文精读开场白.mkv 10.12MB

19、强化学习》100、07DDPG-01-开场白.mkv 13.58MB

19、强化学习》101、07DDPG-02-研究背景成果和意义.mkv 5.96MB

19、强化学习》102、07DDPG-03-背景知识补充.mkv 4.65MB

19、强化学习》103、07DDPG-04-论文泛读.mkv 71.19MB

19、强化学习》104、07DDPG-05-本节回顾下节预告.mkv 5.57MB

19、强化学习》105、07DDPG-06-论文精读结构.mkv 7.08MB

19、强化学习》106、07DDPG-07-从DQN到DDPG.mkv 43.73MB

19、强化学习》107、07DDPG-08-网络结构.mkv 61.12MB

19、强化学习》108、07DDPG-09-DDPG核心思想.mkv 32.4MB

19、强化学习》109、07DDPG-10-算法的其他细节.mkv 26.78MB

19、强化学习》10、01DQN-07-论文模型.mkv 19.83MB

19、强化学习》110、07DDPG-11-算法总结.mkv 8.43MB

19、强化学习》111、07DDPG-12-代码部分结构.mkv 7.26MB

19、强化学习》112、07DDPG-13-网络结构及初始化.mkv 79.54MB

19、强化学习》113、07DDPG-14-BatchNorm的使用.mkv 41.38MB

19、强化学习》114、07DDPG-15-参数更新.mkv 56.13MB

19、强化学习》115、07DDPG-16-代码结构.mkv 53.58MB

19、强化学习》116、07DDPG-17-运行结果.mkv 18.89MB

19、强化学习》117、08TD3-01-论文泛读开场白.mkv 8.81MB

19、强化学习》118、08TD3-02-研究背景.mkv 11.78MB

19、强化学习》119、08TD3-03-背景知识.mkv 10.9MB

19、强化学习》11、01DQN-08-论文细节一 图像预处理.mkv 34.24MB

19、强化学习》120、08TD3-04-论文泛读.mkv 67.19MB

19、强化学习》121、08TD3-05-论文泛读总结.mkv 4.36MB

19、强化学习》122、08TD3-06-论文精读开场白.mkv 4.22MB

19、强化学习》123、08TD3-07-overestimation.mkv 195.82MB

19、强化学习》124、08TD3-08-variance.mkv 112.91MB

19、强化学习》125、08TD3-09-实验结果.mkv 41.8MB

19、强化学习》126、08TD3-10-论文总结.mkv 8.08MB

19、强化学习》127、08TD3-11-代码部分结构.mkv 18.53MB

19、强化学习》128、08TD3-12-更新Critic.mkv 20.56MB

19、强化学习》129、08TD3-13-更新Actor和代码结构.mkv 30.53MB

19、强化学习》12、01DQN-09-论文细节二 ReplayBuffer.mkv 34.64MB

19、强化学习》130、08TD3-14-实验结果.mkv 25.5MB

19、强化学习》131、09SQL-01-论文泛读开场白.mkv 13.97MB

19、强化学习》132、09SQL-02-研究背景及成果.mkv 55.08MB

19、强化学习》133、09SQL-03-背景知识补充.mkv 72.45MB

19、强化学习》134、09SQL-04-论文泛读总结.mkv 5.91MB

19、强化学习》135、09SQL-05-论文精读开场白.mkv 5.43MB

19、强化学习》136、09SQL-06-核心思想.mkv 21.74MB

19、强化学习》137、09SQL-07-理论基础.mkv 33.39MB

19、强化学习》138、09SQL-08-算法细节.mkv 95.5MB

19、强化学习》139、09SQL-09-实验结果分析.mkv 60.16MB

19、强化学习》13、01DQN-10-论文细节三 SemiGradientMethod.mkv 30.83MB

19、强化学习》140、09SQL-10-理论证明.mkv 66.9MB

19、强化学习》141、09SQL-11-论文精读总结.mkv 6.03MB

19、强化学习》142、09SQL-12-代码部分结构.mkv 4.44MB

19、强化学习》143、09SQL-13-Pytorch的手动链式法则求导.mkv 44.67MB

19、强化学习》144、09SQL-14-离散情况细节.mkv 34.43MB

19、强化学习》145、09SQL-15-连续情况细节.mkv 48.77MB

19、强化学习》146、09SQL-16-代码结构.mkv 16.38MB

19、强化学习》147、09SQL-17-调参结果.mkv 17.03MB

19、强化学习》148、10SAC-01-论文泛读开场白.mkv 9.54MB

19、强化学习》149、10SAC-02-研究背景.mkv 8.65MB

19、强化学习》14、01DQN-11-实验结果分析.mkv 36.54MB

19、强化学习》150、10SAC-03-论文泛读.mkv 62.21MB

19、强化学习》151、10SAC-04-论文泛读总结.mkv 3.53MB

19、强化学习》152、10SAC-05-论文精读开场白.mkv 8.35MB

19、强化学习》153、10SAC-06-核心思想.mkv 31.32MB

19、强化学习》154、10SAC-07-主要算法.mkv 49.98MB

19、强化学习》155、10SAC-08实验结果.mkv 15.41MB

19、强化学习》156、10SAC-09-理论证明.mkv 31.4MB

19、强化学习》157、10SAC-10-论文精读总结.mkv 8.7MB

19、强化学习》158、10SAC-11-算法细节.mkv 21.65MB

19、强化学习》159、10SAC-12-代码结构及调参结果.mkv 28.17MB

19、强化学习》15、01DQN-12-论文精读总结.mkv 12.17MB

19、强化学习》160、11AdvancedValueMethods-01-论文泛读开场白.mkv 18.69MB

19、强化学习》161、11AdvancedValueMethods-02-背景知识补充.mkv 28.45MB

19、强化学习》162、11AdvancedValueMethods-03-Rainbow泛读.mkv 62.06MB

19、强化学习》163、11AdvancedValueMethods-04-D4PG泛读.mkv 64.46MB

19、强化学习》164、11AdvancedValueMethods-05-A3C泛读.mkv 62.97MB

19、强化学习》165、11AdvancedValueMethods-06-IMPALA泛读.mkv 61.67MB

19、强化学习》166、11AdvancedValueMethods-07-论文泛读总结.mkv 3.62MB

19、强化学习》167、11AdvancedValueMethods-08-论文精读开场白.mkv 6.25MB

19、强化学习》168、11AdvancedValueMethods-09-Rainbow.mkv 248.43MB

19、强化学习》169、11AdvancedValueMethods-10-D4PG.mkv 197.52MB

19、强化学习》16、01DQN-13-代码课整体介绍.mkv 22.4MB

19、强化学习》170、11AdvancedValueMethods-11-A3C.mkv 230.36MB

19、强化学习》171、11AdvancedValueMethods-12-IMPALA.mkv 270.8MB

19、强化学习》172、11AdvancedValueMethods-13-总结.mkv 3.16MB

19、强化学习》173、12IntrinsicMotivation-01-论文泛读开场白.mkv 10.43MB

19、强化学习》174、12IntrinsicMotivation-02-ICM泛读.mkv 53.18MB

19、强化学习》175、12IntrinsicMotivation-03-CuriosityStudy泛读.mkv 46.42MB

19、强化学习》176、12IntrinsicMotivation-04-VIME泛读.mkv 35.41MB

19、强化学习》177、12IntrinsicMotivation-05-VIC泛读.mkv 42.79MB

19、强化学习》178、12IntrinsicMotivation-06-DIAYN泛读.mkv 52.49MB

19、强化学习》179、12IntrinsicMotivation-07-SMM泛读.mkv 51.38MB

19、强化学习》17、01DQN-14-gym介绍.mkv 82.29MB

19、强化学习》180、12IntrinsicMotivation-08-EDL泛读.mkv 68.45MB

19、强化学习》181、12IntrinsicMotivation-09-泛读总结及下节预告.mkv 3.33MB

19、强化学习》182、12IntrinsicMotivation-10-论文精读开场白.mkv 4.89MB

19、强化学习》183、12IntrinsicMotivation-11-ICM精读.mkv 227.51MB

19、强化学习》184、12-IntrinsicMotivation-12-CuriosityStudy精读.mkv 169.19MB

19、强化学习》185、12IntrinsicMotivation-13-VIME精读.mkv 125.54MB

19、强化学习》186、12IntrinsicMotivation-14-VIC精读.mkv 182.38MB

19、强化学习》187、12IntrinsicMotivation-15-DIAYN精读.mkv 205.28MB

19、强化学习》188、12IntrinsicMotivation-16-SMM精读.mkv 320.04MB

19、强化学习》189、12IntrinsicMotivation-17-EDL精读.mkv 212.58MB

19、强化学习》18、01DQN-15-图像预处理代码.mkv 67.41MB

19、强化学习》190、12IntrinsicMotivation-18-论文总结.mkv 12.52MB

19、强化学习》191、12IntrinsicMotivation-19-结尾语.mkv 5.69MB

19、强化学习》19、01DQN-16-DQN核心功能实现.mkv 147.94MB

19、强化学习》20、01DQN-17-代码结构及实验结果分析.mkv 63.8MB

19、强化学习》21、02DQN改进-01-论文泛读开场白.mkv 32.3MB

19、强化学习》22、02DQN改进-02-研究背景及意义.mkv 10.63MB

19、强化学习》23、02DQN改进-03-论文泛读.mkv 96.11MB

19、强化学习》24、02DQN改进-04-论文泛读总结及下节预告.mkv 7.95MB

19、强化学习》25、02DQN改进-05-论文网络结构.mkv 16.52MB

19、强化学习》26、02DQN改进-06-DDQN图表分析.mkv 102.16MB

19、强化学习》27、02DQN改进-07-DDQN总结.mkv 61.27MB

19、强化学习》28、02DQN改进-08-PER01.mkv 62.61MB

19、强化学习》29、02DQN改进-09-PER02.mkv 155.11MB

19、强化学习》30、02DQN改进-10-PER实验结果及DuelDQN.mkv 69.71MB

19、强化学习》31、02DQN改进-11-下节预告.mkv 10.21MB

19、强化学习》32、02DQN改进-12-代码课整体介绍.mkv 42.68MB

19、强化学习》33、02DQN改进-13-bisect包.mkv 16.56MB

19、强化学习》34、02DQN改进-14-SumTree.mkv 78.63MB

19、强化学习》35、02DQN改进-15-SumTree后续及DuelStructure.mkv 18.42MB

19、强化学习》36、02DQN改进-16-ReplayBuffer01.mkv 60.17MB

19、强化学习》37、02DQN改进-17-ReplayBuffer02.mkv 91.39MB

19、强化学习》38、02DQN改进-18-ReplayBuffer03.mkv 69.7MB

19、强化学习》39、02DQN改进-19-代码总览及实验结果.mkv 68.89MB

19、强化学习》40、03C51-01-研究成果及意义.mkv 20.37MB

19、强化学习》41、03C51-02-背景知识补充01.mkv 58.28MB

19、强化学习》42、03C51-03-背景知识补充02.mkv 19.67MB

19、强化学习》43、03C51-04-论文泛读.mkv 71.36MB

19、强化学习》44、03C51-05-分布更新 BellmanEquation BellmanOperator.mkv 42.1MB

19、强化学习》45、03C51-06-BellmanOptimalOperator.mkv 96.91MB

19、强化学习》46、03C51-07-算法分析.mkv 51.27MB

19、强化学习》47、03C51-08-实验结果及分析.mkv 99.06MB

19、强化学习》48、03C51-09-引理2引理3证明.mkv 17.21MB

19、强化学习》49、03C51-10-引理1证明.mkv 127.2MB

19、强化学习》50、03C51-11-定理1证明.mkv 208.82MB

19、强化学习》51、03C51-12-其余理论部分及总结.mkv 55.31MB

19、强化学习》52、03C51-13-代码部分介绍.mkv 17.38MB

19、强化学习》53、03C51-14-算法部分结构一览.mkv 38.4MB

19、强化学习》54、03C51-15-分布更新单个样本.mkv 95.67MB

19、强化学习》55、03C51-16-MiniBatch分布更新.mkv 82.73MB

19、强化学习》56、03C51-17-Pytorch MiniBatch分布更新..mkv 37.73MB

19、强化学习》57、03C51-18-实验结果.mkv 24.17MB

19、强化学习》58、04QRDQN-01-研究背景、意义及补充知识介绍.mkv 18.97MB

19、强化学习》59、04QRDQN-02-论文泛读、摘要、框架讲解.mkv 31.41MB

19、强化学习》60、04QRDQN-03-回顾C51.mkv 25.66MB

19、强化学习》61、04QRDQN-04-新的分布更新思路、估计分位数.mkv 69.97MB

19、强化学习》62、04QRDQN-05-QRDQN算法讲解、实验结果与分析.mkv 68.08MB

19、强化学习》63、04QRDQN-06-理论证明1.mkv 24.2MB

19、强化学习》64、04QRDQN-07-理论证明2.mkv 186.96MB

19、强化学习》65、04QRDQN-08-上节回顾和下节预告.mkv 4.94MB

19、强化学习》66、04QRDQN-09-code1.mkv 9.3MB

19、强化学习》67、04QRDQN-10-code2.mkv 141.69MB

19、强化学习》68、04QRDQN-11-code3.mkv 49.55MB

19、强化学习》69、05REINFORCE-01-开场白及研究背景介绍.mkv 21.22MB

19、强化学习》70、05REINFORCE-02-论文泛读.mkv 26.61MB

19、强化学习》71、05REINFORCE-03-背景知识补充.mkv 26.73MB

19、强化学习》72、05REINFORCE-04-下节预告.mkv 5.11MB

19、强化学习》73、05REINFORCE-05-论文定理理解.mkv 138.67MB

19、强化学习》74、05REINFORCE-06-算法核心思想.mkv 97.79MB

19、强化学习》75、05REINFORCE-07-核心定理证明.mkv 111.91MB

19、强化学习》76、05REINFORCE-08-下节预告.mkv 5.29MB

19、强化学习》77、05REINFORCE-09-代码部分结构.mkv 15.32MB

19、强化学习》78、05REINFORCE-10-网络结构设计.mkv 93.26MB

19、强化学习》79、05REINFORCE-11-数据处理.mkv 24.92MB

19、强化学习》80、05REINFORCE-12-主体循环.mkv 41.88MB

19、强化学习》81、05REINFORCE-13-代码结构.mkv 68.42MB

19、强化学习》82、05REINFORCE-14-运行结果分析.mkv 77.23MB

19、强化学习》83、06PPO-01-开场白.mkv 17.09MB

19、强化学习》84、06PPO-02-研究背景.mkv 15.88MB

19、强化学习》85、06PPO-03-论文泛读.mkv 45.84MB

19、强化学习》86、06PPO-04-本节回顾下节预告.mkv 5.29MB

19、强化学习》87、06PPO-05-论文精读结构介绍.mkv 7.14MB

19、强化学习》88、06PPO-06-Clipped Surrogate Loss.mkv 56.53MB

19、强化学习》89、06PPO-07-Adaptive KL.mkv 39.92MB

19、强化学习》90、06PPO-08-Advantage Function.mkv 32.94MB

19、强化学习》91、06PPO-09-算法分析.mkv 48.48MB

19、强化学习》92、06PPO-10-实验结果分析.mkv 41.03MB

19、强化学习》93、06PPO-11-本届回顾下节预告.mkv 7.62MB

19、强化学习》94、06PPO-12-代码部分结构.mkv 17.98MB

19、强化学习》95、06PPO-13-计算Loss Function.mkv 84.82MB

19、强化学习》96、06PPO-14-拓展到连续型action空间.mkv 48.15MB

19、强化学习》97、06PPO-15-代码结构.mkv 56.48MB

19、强化学习》98、06PPO-16-代码运行结果.mkv 53.29MB

19、强化学习》99、06PPO-17-算法之外的技巧.mkv 67.5MB

21、NLP-paper 前沿论文直播讲解》

21、NLP-paper 前沿论文直播讲解》02、第一场直播——基于图神经网络的应用和开发（关系抽取）.mkv 146.93MB

21、NLP-paper 前沿论文直播讲解》03、第二场直播——预训练模型RoBERTa.mkv 155.74MB

21、NLP-paper 前沿论文直播讲解》04、第三场直播——选择，回答和解释：基于多文档的可解释多跳阅读理解.mkv 230.3MB

21、NLP-paper 前沿论文直播讲解》05、第四场直播——DSSMs：结构化语义模型.mkv 152.7MB

21、NLP-paper 前沿论文直播讲解》06、第五场直播——COMET.mkv 180.67MB

21、NLP-paper 前沿论文直播讲解》07、第六场直播——向语言模型中注入数值推理能力.mkv 193.94MB

21、NLP-paper 前沿论文直播讲解》08、第七次直播——清华本硕学长论文分享.mkv 137.12MB

21、NLP-paper 前沿论文直播讲解》09、第八场直播——全感知注意力融合在机器阅读理解中的应用.mkv 303.25MB

21、NLP-paper 前沿论文直播讲解》10、第九场直播——基于多跳问答的图神经网络.mkv 351.97MB

21、NLP-paper 前沿论文直播讲解》11、第十场直播——中科院博士详解对话系统前沿论文.mp4.mkv 216.02MB

21、NLP-paper 前沿论文直播讲解》12、第十一场直播——顶刊审稿人教你发论文小tips.mp4.mkv 589.71MB

21、NLP-paper 前沿论文直播讲解》13、第十二场直播——如何快速发论文.mp4.mkv 199.22MB

22、NLP-直播答疑》

22、NLP-直播答疑》01、NLP直播答疑.mkv 122.8MB

22、NLP-直播答疑》02、NLP-baseline 4-1.mkv 83.9MB

22、NLP-直播答疑》03、图神经网络直播答疑—第六次.mkv 226.34KB

22、NLP-直播答疑》04、图神经网络第6次直播答疑.mkv 74.46MB

22、NLP-直播答疑》05、baseline-第四场直播.mkv 103.87MB

22、NLP-直播答疑》06、第二次直播答疑.mkv 85.95MB

22、NLP-直播答疑》07、图神经网络第5次答疑.mkv 41.65MB

22、NLP-直播答疑》08、NLP baseline 第三次直播答疑.mkv 132MB

22、NLP-直播答疑》09、1011答疑..mkv 124.57MB

22、NLP-直播答疑》10、0920答疑..mkv 67.03MB

22、NLP-直播答疑》11、答疑20200830..mkv 150.51MB

22、NLP-直播答疑》12、NLP答疑-8.9.mkv 177.61MB

22、NLP-直播答疑》13、NLP答疑-7.26.mkv 132.18MB

22、NLP-直播答疑》14、NLP答疑 7.12.mkv 230.98MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》

24、精读论文专栏（NLP方向）》03、[老版本][第1篇]01综述《Deep Learning》.mkv 35.63MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》04、[老版本][第1篇]02综述《Deep Learning》.mkv 72.55MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》05、[老版本][第1篇]03综述 《Deep Learning》.mkv 67.96MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》06、[老版本][第1篇]04综述 《Deep Learning》.mkv 39.21MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》07、[老版本][第1篇]05综述 《Deep Learning》.mkv 47.22MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》08、[老版本][第1篇]06综述 《Deep Learning》.mkv 51.17MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》09、[老版本][第1篇]07综述 《Deep Learning》.mkv 34.5MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》10、[老版本][第2篇]词向量第一课时：论文导读.mkv 53.44MB

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24、精读论文专栏（NLP方向）》31、[老版本][第8篇]TextCNN第一课时：论文导读.mkv 24MB

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24、精读论文专栏（NLP方向）》34、[老版本][第9篇]基于字符“从0开始学习”的文本分类第一课时：论文导读.mkv 60.59MB

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24、精读论文专栏（NLP方向）》37、[老版本][第10篇]动态卷积网络和n-gram思想用于句分类：论文导读.mkv 52.69MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》38、[老版本][第10篇]动态卷积网络和n-gram思想用于句分类：论文精读上.mkv 57.12MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》39、[老版本][第10篇]动态卷积网络和n-gram思想用于句分类：论文精读下.mkv 77.92MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》40、[老版本][第10篇]动态卷积网络和n-gram思想用于句分类：代码精读上.mkv 58.94MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》41、[老版本][第10篇]动态卷积网络和n-gram思想用于句分类：代码精读下.mkv 50.6MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》42、[老版本][第11篇]fasttext第一课时.mkv 48.73MB

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24、精读论文专栏（NLP方向）》47、[老版本][第12篇]层次化attention机制用于文档分类第一课时.mkv 41.97MB

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24、精读论文专栏（NLP方向）》49、[老版本][第12篇]层次化attention机制用于文档分类第三课时.mkv 53.75MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》50、[老版本][第13篇]PCNNATT-论文导读.mkv 36.27MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》51、[老版本][第13篇]PCNNATT-论文精读.mkv 45.77MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》52、[老版本][第13篇]PCNNATT-代码详解.mkv 41.55MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》53、[老版本][第14篇]E2ECRF第一课时：论文导读.mkv 40.15MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》54、[老版本][第14篇]E2ECRF第二课时：论文精读.mkv 44.2MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》55、[老版本][第14篇]E2ECRF第三课时：代码精读.mkv 37.51MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》56、[老版本][第15篇]多层LSTM第一课时.mkv 16.35MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》57、[老版本][第15篇]多层LSTM第二课时.mkv 36.96MB

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24、精读论文专栏（NLP方向）》59、[老版本][第16篇]基于卷积网络的seq2seq第一课时：论文导读.mkv 33.17MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》60、[老版本][第16篇]基于卷积网络的seq2seq第二课时：论文精读.mkv 53.87MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》61、[老版本][第17篇]谷歌的神经网络机器翻译系统第一课时.mkv 8.84MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》62、[老版本][第17篇]谷歌的神经网络机器翻译系统第二课时.mkv 48.61MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》63、[老版本][第18篇]UMT论文导读.mkv 42.12MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》64、[老版本][第18篇]UMT论文精读.mkv 54.79MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》65、[老版本][第19篇]seq2seq导读.mkv 36.62MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》66、[老版本][第19篇]seq2seq精读.mkv 37.47MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》67、[老版本][第20篇]End-to-End Memory Networks论文导读.mkv 15.76MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》68、[老版本][第20篇]End-to-End Memory Networks论文精读.mkv 36.07MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》69、[老版本][第20篇]End-to-End Memory Networks代码精读.mkv 17.93MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》70、[老版本][第21篇]QANet论文导读.mkv 47.57MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》71、[老版本][第21篇]QANet论文精读.mkv 53.97MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》72、[老版本][第21篇]QANet代码精读.mkv 47.57MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》73、[老版本][第22篇]双向Attention第一课时：论文导读.mkv 18.47MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》74、[老版本][第22篇]双向Attention第二课时：论文精读.mkv 75.41MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》75、[老版本][第23篇]Dialogue第一课时.mkv 54.47MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》76、[老版本][第23篇]Dialogue第二课时.mkv 47.78MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》77、[老版本][第24篇]SeqGAN第一课时.mkv 36.96MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》78、[老版本][第24篇]SeqGAN第二课时.mkv 56.1MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》79、[老版本][第25篇]R-GCNs第一课时.mkv 38.65MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》80、[老版本][第25篇]R-GCNs第二课时.mkv 43.03MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》81、[老版本][第26篇]大规模语料模型第一课时.mkv 69.43MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》82、[老版本][第26篇]大规模语料模型第二课时.mkv 57.52MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》83、[老版本][第27篇]Transformer-XL第一课时.mkv 30.1MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》84、[老版本][第27篇]Transformer-XL第二课时.mkv 36.46MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》85、[老版本][第28篇]TCN 第一课时.mkv 44.17MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》86、[老版本][第28篇]TCN 第二课时.mkv 64.39MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》87、[老版本][第29篇]第一课时：论文导读.mkv 32.19MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》88、[老版本][第29篇]第二课时：论文精读.mkv 100.93MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》89、[老版本][第30篇]BERTNAACL 2019最佳论文第一课时.mkv 68.4MB

24、精读论文专栏（NLP方向）》90、[老版本][第30篇]BERTNAACL 2019最佳论文第二课时.mkv 57.25MB

25、重点讲解专栏（NLP方向）》

25、重点讲解专栏（NLP方向）》01、[老版本][第14篇]SANIL第二课时.mkv 70.84MB

25、重点讲解专栏（NLP方向）》02、[老版本][第14篇]SANIL第一课时.mkv 58.99MB

25、重点讲解专栏（NLP方向）》05、[老版本][重难点第1篇]ARNOR论文第一课.mkv 37.64MB

25、重点讲解专栏（NLP方向）》06、[老版本][重难点第1篇]ARNOR论文第二课.mkv 65MB

25、重点讲解专栏（NLP方向）》07、[老版本][重难点第2篇]ERNIE论文第一课：论文导读.mkv 52.61MB

25、重点讲解专栏（NLP方向）》08、[老版本][重难点第2篇]ERNIE论文第二课：论文精读.mkv 69.6MB

25、重点讲解专栏（NLP方向）》09、[老版本][重难点第3篇]Meta-learning论文第一课：论文导读.mkv 62.4MB

25、重点讲解专栏（NLP方向）》10、[老版本][重难点第3篇]Meta-learning论文第二课时：论文讲解.mkv 45.62MB

25、重点讲解专栏（NLP方向）》11、[老版本][重难点第3篇]Meta-learning论文第二课时：手推公式.mkv 80.51MB

25、重点讲解专栏（NLP方向）》12、[老版本][重难点第3篇]Meta-learning论文第三课时.mkv 57.25MB

25、重点讲解专栏（NLP方向）》13、[老版本][重难点第4篇]SER第一课时课程导读.mkv 54.14MB

25、重点讲解专栏（NLP方向）》14、[老版本][重难点第4篇]SER第二课时：论文讲解.mkv 171.75MB

25、重点讲解专栏（NLP方向）》15、[老版本][重难点第4篇]SER第三课时.mkv 192.1MB

25、重点讲解专栏（NLP方向）》16、[老版本][重难点第4篇]SER第四课时.mkv 66.48MB

25、重点讲解专栏（NLP方向）》17、[老版本][第13篇]Reptile.mkv 41.89MB

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资料

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