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A0517《greedy自然语言处理NLP训练营入门与实战全集视频教程》greedy自然语言处理NLP训练营入门与实战全集视频教程. E$ x* a3 {3 L! m
g% L# b9 R' q, J0 NJava视频教程目录:
/ f b" K/ f' P/ c ^( U/ i; A. K
! O( n- Q( [1 @1 o任务020:文本处理的流程.mp4
" y1 i! Z+ t# E; s. j. {任务021:分词-前向最大匹配.mp49 `7 X. n$ }* L# q3 g
任务022:分词-后向最大匹配.mp4
+ }; N0 z7 J3 P0 Y任务023:分词-考虑语言模型.mp4
! p* f3 Z. D i& u/ ^- F任务024:分词-维特比算法.mp4
& ?! R* A- I i* E5 T任务025:拼写错误纠正.mp4: f+ W5 ~5 z9 |
任务026:拼写纠错(2).mp4
; I3 V$ @+ j7 C: s. ^* E" `) @6 [任务027:拼写纠错(3).mp4, J# s" Q* D% [- W, [
任务028:停用词过滤,Stemming操作.mp4
1 ]+ k& X* D" M* q2 ?任务029:文本的表示.mp4
4 s3 ?5 V/ @2 M7 V; V8 s( P# c. {任务030:文本的相似度.mp4
; I+ c8 @! }% w3 B任务031:tf-idf 文本表示.mp4
, X0 L+ y% S: ?! [: E8 a* L) B任务032:词向量介绍.mp4
( C7 \- Q \$ r' E. W任务033:学习词向量.mp4
" w4 L J% q: ?" {1 L4 T+ G! p任务034:倒排表.mp4: T( U5 K' a3 N: {) q; _* F
任务035:Noisy Channel Model.mp4$ y8 m; P2 J8 G+ d* b u& o
任务036:语言模型介绍.mp46 g: ?$ l! `5 y
任务037:Chain Rule和Markov Assumption.mp4
% v* X7 V6 O; S4 G3 E. q任务038:Unigram, Bigram, N-gram.mp4
/ A, Y& U/ Q( ` }# X. a任务039:估计语言模型的概率.mp4
, i2 q) F' M" N! q5 v9 A5 M任务040:评估语言模型:Perplexity.mp47 }, ~$ i7 J4 \' d6 O! T& z
任务041:Add-one Smoothing.mp42 [3 h$ J+ d9 V" D
任务042:Add-K Smoothing.mp4
8 m2 C/ q( S% F: B4 l任务043:Interpolation.mp4
+ ?0 ~- e" `1 K% ?3 J任务044:2019.2.17Review 基于几个例子,书写动态规划-01.mp47 R; i/ K( s; i' k
任务045:2019.2.17Review 基于几个例子,书写动态规划-02.mp4
6 I% F$ ]# o' d0 K任务046:2019.2.17Review 基于几个例子,书写动态规划-03.mp4
+ k0 B/ r* K/ W7 V. k+ k! _, J任务047:Lesson6直播.mp46 p7 Y) Z& Q# O$ i' {
任务048:01在训练数据里没有见过的怎么处理?.mp4
- `, |8 n) f9 ^" g0 Y; D" b任务049:02Good-Turning Smoothing.mp4
" C/ O# K4 f* n, q; K5 ^; V任务050:03利用语言模型生成句子.mp4
5 P, t9 {5 n0 |+ t任务051:04专家系统与基于概率统计学习.mp45 X/ w- F& i5 z1 q: ~
任务052:05专家系统介绍.mp4
- J4 |% m% p, {- M) H任务053:06逻辑推理.mp4
Z B# U* e/ J8 t任务054:07Case Study 风控.mp4
7 y$ V8 f# q3 O8 V" w任务055:08一些难题.mp4
! M1 x7 T& R. B2 C4 o0 _任务056:09机器学习介绍01.mp4
) n- [% t1 ~' b7 R0 t; M9 o任务057:10机器学习介绍02.mp4
$ L- w: n, V9 e任务058:11朴素贝叶斯介绍.mp4) b7 i( h; l% b; ^8 Q
任务059:12Case Study 垃圾邮件过滤.mp4
" P% ?' V: S" s: G( y* y0 ^) x任务060:lambda表达式.mp4
/ |6 c* X& \+ f/ } o w任务061:map函数的应用.mp4
C6 Y, ^, i& i7 K$ c8 ^4 G- N任务062:filter过滤器.mp4# T, A- e8 }4 W+ @ k
任务063:reduce函数.mp48 F# g$ A# r4 [- M/ F" F. U8 @. A
任务064:python三大推导式.mp47 q$ s$ y$ A L; s5 ]: b: R
任务065:闭包.mp4+ v* K9 @" i% y& v
任务066:装饰器一.mp40 P" z, L& Y+ L4 W A
任务067:装饰器二.mp45 e4 N. y+ H: x: J5 J2 p
任务068:初识numpy.mp4
. y1 T1 V$ ?4 U4 P' N任务069:numpy数组的创建.mp4
6 Z$ A/ _' V7 n6 Y0 y2 |任务070:numpy的矢量化运算.mp4
3 ~! p9 q6 H& R7 r$ f* Y任务071:numpy的花式索引.mp4
" A7 ^# m5 [2 b任务072:numpy数组转置和轴对换.mp4
S, p/ o# }9 T. N5 q1 Y4 {任务073:条件逻辑转数组.mp4% y4 c: o! s% p+ F/ Y; y3 D% D
任务074:数学运算与排序.mp41 H( t+ L* t5 @( M2 q4 O
任务075:numpy文件处理.mp4
% l0 J/ i& I; |) ~/ p1 x. M- x任务076:线性代数函数和随机漫步例子.mp4
1 z5 p' Z7 j1 J. m- Y! I任务077:词性标注-实战(1).mp4
: t0 {4 v/ I7 v$ @# h任务078:词性标注--实战(2).mp4
9 r+ A2 ^6 X$ s$ o ~2 p任务079:词性标注-实战(3).mp4
! s) N4 T- A( M9 _8 v/ v任务080:词性标注-实战(4).mp4
7 D& |- \4 H& X3 i. r* I$ q任务081:词性标注-实战(5).mp4
, G& i+ L# o/ }4 ^任务082:初识series类型.mp4' o, S4 J. O, m% X
任务083:初识dataframe.mp42 L/ X1 E% U" P. ^0 ]) f
任务084:重新索引、数学运算和数据对齐.mp4& h. K& @& a" p$ t6 r; ~
任务085:dataframe和series之间的运算和排序.mp4
" [( O6 d. p9 I* h* _! U \任务086:层次化索引.mp4; V0 L2 \% M. S& [/ V
任务087:dataframe的层次化索引的访问和汇总运算.mp4
. l: T( ~5 p' w* u0 f9 b1 t& }! C- E任务088:pandas读写csv文件.mp4
( A0 Z6 h8 c J$ j1 k$ [. r; R3 v+ `任务089:pandas读取excel文件并画图.mp41 K: q7 G3 ]- K' v0 S
任务090:matplotlib可视化及学习方法建议.mp40 I) @* l! U k o. `) a
任务091:虚拟环境的搭建.mp4
, y, T& |+ g/ B/ Q任务092:创建第一个爬虫项目.mp41 L5 L' n: O4 e6 Q
任务093:调试运行爬虫程序.mp4
2 q5 A' X, a8 X7 ^$ Z: `任务094:13-scrapy shell调试方法进行元素定位.mp4" B& l7 e0 S; r0 \' J
任务095:访问首页列表中的url .mp4% G8 a: r* E1 c7 Z0 y4 F
任务096:获取帖子标题和内容.mp44 q+ h/ s5 v, j
任务097:处理帖子内容中的特殊标签.mp42 |7 \5 w2 z6 Y9 L
任务098:获取帖子发送时间及位于的楼数.mp4
9 D# l- F2 I4 k. [任务099:爬虫的bug调试与修复.mp41 U' A8 e. \0 \1 F' a
任务100:数据持久化代码开发.mp4
) _8 g1 Q( a& n- Y. L5 t任务101:数据入库.mp47 F7 S" s3 W/ M1 `" a* w* F: E
任务102:importance sample negtive sample nce-01.mp4
1 Q: \ L+ P" ]+ Y3 ]任务103:importance sample negtive sample nce-02.mp4 o1 ?5 W9 u, N- w
任务104:importance sample negtive sample nce-03.mp42 D2 M5 L; B8 H5 j( M
任务105:精确率和召回率.mp4/ x$ [5 k) ]6 G9 s6 P9 B" g
任务106:逻辑回归介绍.mp48 g9 y* U1 ^' ~8 b; s `
任务107:逻辑回归是线性分类器.mp4% N6 T% [1 a% S2 G& I' ?
任务108:逻辑回归的目标函数.mp4
( E1 w k9 v) g3 _任务109:梯度下降法.mp4# t& Q' R% j/ M2 {$ l
任务110:逻辑回归的梯度下降法.mp4
: u; c, `, [8 v# j3 @5 I$ Z任务111:当线性可分的时候.mp4* T* e9 L/ e, r
任务112:关于面试的话题-01.mp4! G" `/ E' r! V
任务113:关于面试的话题-02.mp43 ]) |( p: K, S9 h3 n4 r: E
任务114:关于面试的话题-03.mp4: K+ p# }& q2 @+ `- l
任务115:直播-01.mp45 F+ l4 h- k- r" j/ F, J! W5 v
任务116:直播-02.mp4
$ s8 y4 b% A7 u# j1 z. b0 z任务117:直播-03.mp4
7 ^& S+ s9 _" q+ Z% M, J7 s任务118:直播-04.mp4
* C1 N( A# ~! `2 }: n4 |# x任务119:直播-05.mp4
# S7 n# p; Q: d B& Q6 Z任务120:直播-06.mp4: w) z' p4 x* _( ]- ^" N
任务121:直播-07.mp40 K; B( }% P+ @$ M" n
任务122:直播-08.mp4. S% q; f7 d4 S2 \
任务123:直播-09.mp4) W& p# i9 l9 s$ x4 A7 e
任务124:直播-10.mp4
7 K3 _( O! q& }; C/ z任务125:直播-11.mp4
5 L' Z' |6 ?7 S" H4 s任务126:当数据线性可分割的时候.mp4' r; y& i6 Q: @( V: D$ b
任务127:限制参数变得太大.mp4
7 r& O! I5 N* d0 q6 p6 ^任务128:模型复杂度与过拟合.mp4: G2 x! v! r& `% b
任务129:怎么避免过拟合.mp4
9 Y/ a% r: h8 s. i' d: P5 t( I! X任务130:正则介绍.mp4
6 C- X5 q) _$ C! ~8 a. W0 k任务131:L1 VS L2.mp4
- v5 s. y+ Z1 Z6 B) b, f+ O任务132:review 数据结构串讲-01.mp4
, j) ~' R# T6 ]- O任务133:review 数据结构串讲-02.mp43 B; k+ y: {2 l. b8 b" Y0 o
任务134:Affective Computing & 情绪识别实战.mp42 o# i7 W$ X9 E- f( M! v' e
任务135:交叉验证(1).mp4# y/ ?0 p b7 `% K8 @) e
任务136:交叉验证(2).mp49 v; ]; h- A' F1 z
任务137:正则的作用.mp4
3 k- l5 m9 d7 x1 c ?9 i& `任务138:MLE VS MAP介绍.mp44 V/ r/ d7 D( _9 t: Q% X) W
任务139:正则的使用.mp4! z, T/ y, \ b
任务140:交叉验证.mp4
8 X0 B: U' W: B9 a任务141:参数搜索策略.mp43 y/ O! ^$ d, J+ o( Z% h; W
任务142:高级:正则的灵活应用.mp4
9 ^; L8 A& a" c任务143:总结.mp42 G* }1 ^: t# r& E( |3 {1 V
任务144:MLE与MAP.mp46 A# C( o( c+ J
任务145:Lasso Regression介绍.mp48 @- z' F3 n+ k8 K- v
任务146:特征选择技术.mp4
! M7 d3 `+ G$ f' f) _" u& e# k+ J) |任务147:LASSO介绍.mp46 U% K, @- Q' [# z4 g; z0 c
任务148:Coordinate Descent.mp4
+ W2 I* {' \* ~任务149:Coordinate Descent for LASSO.mp42 t: }, |$ x9 F9 B' Z5 D" F3 V& k
任务150:其他LASSO Solver.mp4# ~9 [& e& |+ L/ Z) h& s
任务151:变分推断 指数族家族 lda.mp4
( ^! L; ?# g- |& T# u3 l/ e任务152:Optimization.mp43 d0 h7 d6 w3 }! Z# U6 m
任务153:Optimization is Everywhere.mp4
5 B6 F: t- X- j9 u& p0 @3 e任务154:Optimization - Categories.mp4
( s' b5 f; O& d% k8 p6 J5 }任务155:Convex Optimization-Global vs Local Optimal.mp40 q1 m: _6 j2 ?& b7 D. v# i
任务156:判断一个函数是凸函数.mp4
?1 l% c+ h, C) P& e3 I任务157:解决一个具体问题1.mp4! m8 [1 e! {5 `- y/ t- k/ l
任务158:解决一个具体问题2.mp4" A' d3 S9 F0 g/ p) A6 H" U. f; o' P
任务159:回顾凸函数.mp4" Y5 c8 W0 }6 T" Y- J& `
任务160:介绍Set Cover Problem.mp4 h- l$ x; S9 M2 M/ V+ w
任务161:Approach1- Exhaustive Search.mp4
# O& k* U! p+ Y% z/ I4 K. t7 K1 C" O任务162:Approach2-贪心算法.mp4
# w% r7 h2 d/ ^+ d任务163:Approach3-Optimization.mp4+ M' \' I* w- b% t
任务164:总结.mp4
' }; ]5 }* c% A: b, \) P* G% W任务165:回顾-逻辑回归的梯度下降法.mp4
; Z- Z* ~5 j- j3 z任务166:梯度下降法的复杂度.mp4' b- E6 {6 R6 V$ t; v; q+ ?" `
任务167:梯度下降法的收敛分析.mp45 m3 v$ B' R8 e
任务168:凸函数性质以及L-Lipschitz条件.mp4
) K. U" q. d# A1 Q3 W任务169:收敛性推导.mp4: E& i) x1 Y7 O4 N* I8 D, }( L
任务170:Linear Classifier.mp4; [ D8 D$ g3 P- @
任务171:Margin的计算.mp4
3 o# [' `& y1 e5 A) g) T# S D5 R任务172:SVM的目标函数:Hard constraint.mp4
8 s/ q( k% W4 G( z8 M1 b任务173:SVM的目标函数:Soft constraint.mp47 u1 z/ Y4 `* \' z D9 H7 @
任务174:Hinge Loss.mp4% i' e: I/ A8 f2 P0 R0 Z
任务175:Primal-Dual介绍.mp4
( G( K- O' f0 q1 r7 O; ?7 D$ X任务176:attention transformer bert-01.mp4( g2 V" i4 @! @) Q- w- [ I% u
任务177:attention transformer bert-02.mp49 `1 t. Y' }$ \1 n# b$ q+ i
任务178:Capstone项目介绍.mp44 l, I' y1 B; n, d. g$ k+ g, v3 F
任务179:LinearSVM的缺点.mp4
$ s9 i8 F2 Z# P! m5 c, M d: V任务180:数据映射到高维.mp4
1 k, e0 D* @5 I" Q& ^2 F$ K任务181:拉格朗日-等号条件处理.mp4
5 d" _9 Q7 y: _* c4 \8 s/ P任务182:拉格朗日-不等号条件处理.mp4
6 \* {- b& B) a! j* c& e% S任务183:KKT条件.mp4
5 e/ @6 `3 w+ g1 _. x任务184:SVM的KKT条件.mp4
, P t% J" X* E' F7 L任务185:Primal-Dual介绍.mp4 A+ D3 v1 [: S8 K4 ^2 I
任务186:SVM的Dual推导.mp4' g( r" v! r! Z0 z
任务187:Kernel Trick.mp4
% V3 p7 K) C& U+ h- A+ [. m任务188:信息抽取介绍 直播.mp4
& e* M5 n; I. T2 L任务189:命名实体识别介绍.mp4& L: a: z) K& R4 L2 g$ h+ s( ?
任务190:简历分析场景.mp4
( J; J2 `0 w! M$ P任务191:搭建NER分类器.mp4
, Z) a1 a2 o* }$ y e" I任务192:方法介绍.mp48 g9 v( c5 {# D. c6 S! V: E/ T
任务193:基于规则的方法.mp4
/ y" X, z1 b9 J+ K+ G( t* L任务194:投票决策方法.mp47 A% @& l2 l/ Y7 `6 c) ~1 W# ]
任务195:特征工程与特征表示01.mp46 T' @& ^) h n" L% M
任务196:特征工程与特征表示02.mp4
* K6 p; S& R! L6 ~任务197:问答.mp4
9 L R% I' V. @0 r任务198:信息抽取介绍.mp4. q" z1 G' w& x @
任务199:Ontological Relation.mp4" N3 Z& t+ X" l H0 Z9 Z
任务200:关系抽取方法介绍.mp4
$ y: {# `+ N: z任务201:基于规则的方法.mp41 e3 V# } g* [" }( ~# e
任务202:基于监督学习的方法.mp40 f' j+ d' P, X0 J
任务203:cnn rnn transformer对比-01.mp4' K, x" w8 q9 @2 U4 T" }$ }( h O
任务204:cnn rnn transformer对比-02.mp4
2 Q5 e8 x; u( l& K7 T任务205:关系抽取.mp4
. j1 _4 m! B5 w+ y+ D( o: `任务206:bootstrap算法的缺点.mp4, M) I: @/ A7 R
任务207:SnowBall算法.mp4
3 o7 f+ v4 d) n; i任务208:生成模板.mp4$ {: ^2 m$ k+ t: r
任务209:生成tuple与模板评估.mp48 E Z0 e+ ]& D
任务210:评估记录+过滤.mp4
C2 u& Z) Q# n8 }' H' Z5 q任务211:SnowBall总结.mp43 C8 U' r8 e3 q
任务212:Entity Disambiguation (实体消歧)介绍.mp4
1 X8 ~) D+ b; M9 S2 l任务213:实体消歧算法.mp4" `# R, i& S6 `/ d# V
任务214:Entity Resolution(实体统一).mp4
+ K! ], {8 ]5 z" D任务215:实体统一算法.mp43 ~$ }9 |6 d5 f) Y" y
任务216:Co-reference Resolution(指代消解)介绍.mp4, A+ Z! {, ^6 l& `9 I
任务217:什么是句法分析.mp4
( y- {) y& z# v任务218:句法分析的应用.mp4
- Y( H% `* j8 ^% Y8 _任务219:语法.mp4
, Q0 q) }4 o" C( B5 C任务220:PCFG.mp4
3 p4 D8 M/ \* \0 v任务221:评估语法树.mp43 |' P' H8 V% r3 z
任务222:寻找最好的树.mp4
5 \$ T: a6 o9 @: I; m9 M+ o任务223:CNF Form.mp4
) I s% q0 k2 b任务224:CKY算法.mp4
: C: H. z; i! L! C1 N3 c' q% U任务225:时序模型.mp4
* h8 S* J8 V& f M6 {8 N; ?+ E任务226:HMM的介绍.mp45 e( s6 u" s7 \ a1 ?1 f! Q( q
任务227:HMM的应用例子.mp47 E; a3 t! p& I% U) s) Q# n
任务228:HMM的参数.mp4
9 K* k( y1 K* _任务229:HMM中的Inference问题.mp4
# j! R6 P5 T, h6 z; E1 R1 E任务230:HMM中的F B算法1.mp4
- k4 ^" B: t) Q8 Y. Y2 l7 E任务231:HMM中的F B算法2.mp4
/ p1 h) f+ Z/ Q7 b$ I任务232:HMM中的F B算法3.mp41 J, d2 z6 T% k
任务233:Data Representation.mp4# f$ M$ q+ E8 K. s' F
任务234:Latent Variable Models.mp46 f$ m( P% a6 N7 O
任务235:Complete vs Incomplete Case.mp4
~' ]0 b* e4 q2 d+ J任务236:MLE for Complete and Incomplete Case.mp41 Y1 s( ?; T' H. K
任务237:EM Derivation.mp4
! {, M1 B7 F$ d任务238:Remarks on EM.mp4
9 p! I2 f& Q$ E% V1 V任务239:K-means.mp4
) ?& y6 f+ O" @. s: a任务240:K-means Cost Function.mp4
1 B% S5 O1 f9 |" K- w4 h) O任务241:MLE for GMM.mp48 r6 \( h" u& y- P
任务242:模拟面试(mp3)-01.mp3 _/ n; K, l9 K, a3 ? m4 e2 S" T% v" e8 y' k. ~
任务243:模拟面试(mp3)-02.mp3
& C, F9 o9 W: ?6 K, @, z+ ]" Z任务244:HMM中的参数.mp4
0 l! b( q# ]8 U任务245:Complete vs Incomplete Case.mp4
/ u9 k! F( v8 `+ v* X任务246:Complete Case.mp4
" E+ d% P6 L T4 }( U6 g( s任务247:Incomplete Case.mp46 p+ {1 `+ g! f. G* u1 q& S
任务248:EM算法回顾.mp4
( C# J o( g u1 A+ f# A* K2 U% ~任务249:F B算法回顾.mp4
9 |! e0 E5 b! v; S8 B. s任务250:估计PI.mp4, H& T- h9 h2 l
任务251:估计B.mp4
7 H/ i; `7 G! n, J任务252:估计A.mp4
* Y- }: H! k$ j1 m9 U8 |' J任务253:公司实际项目串讲-01.mp4% }: B7 X* }& |( g, m+ f" A
任务254:公司实际项目串讲-02.mp4
+ x1 R! ~, {: u) M, P' Z任务255:公司实际项目串讲-03.mp4
" C3 x# c2 }/ W7 N; `# B任务256:有向图与无向图模型.mp4
( ^6 s, V! w. ~' O2 `- D* H( C任务257:生成模型与判别模型.mp4
& j1 \ B( k3 W3 H任务258:Log-Linear Model.mp4
0 [; U: D3 u; X1 m, W任务259:Log-Linear Model与多元逻辑回归.mp4
4 A6 O7 B. V0 J) v0 X任务260:CRF介绍.mp4
: ]8 G6 |2 \4 _% W8 a任务261:Inference问题.mp4
- K+ v6 V% w2 W% y2 S任务262:参数估计.mp4- R% V7 h% H$ {- R
任务263:wordvector词向量.mp4! l& t& M! J E0 @% C
任务264:Global Generation of Distributed Representation.mp4) U! z: S0 `0 o) ?: ]# `- H& V
任务265:How to Learn Word2Vec-Intuition.mp4
: B$ n/ O! W' U& Y: n4 f5 R任务266:Skip-Gram Model.mp4
( k9 Z" a* L# q; N- G8 I任务267:语料库.mp4
$ E! {# d3 U2 e' h' x. M7 k- b任务268:Word2Vec代码.mp4
1 V F. i- W0 h+ m任务269:训练SkipGram问题.mp4, ~5 r# I6 @! y' c P! m! g
任务270:SkipGram另一种目标函数构建.mp4! i2 I- J1 _/ [4 m7 I8 J3 R# \
任务271:SkipGram的negative sampling.mp4
/ T, X! @, b+ e任务272:评估词向量.mp4
, u6 F; P) e: M$ @& V. ^任务273:词向量在推荐系统中的应用.mp4- v1 j! C; F2 _# q+ t% h
任务274:梯度提升树.mp4' ~! t1 ?$ T4 Q: Q
任务275:答疑.mp4" f8 ]" b! p( J5 [# p" Q9 f
任务276:Word2vec.mp4
" a% o& O# q" C任务277:Learning with Subword.mp4
+ j/ f: R i& _1 L0 Q任务278:When subword is needed.mp4
0 T/ R8 X8 F1 ~7 C) W: Z) W任务279:Learn Embedding from Language Model.mp4
" b: Y) ?# P) Y! p, G任务280:What are potential solutions.mp4, r0 @. u! t$ E9 G1 L) x3 ~
任务281:Elmo at Glance.mp4
& s2 y4 M8 }7 }! V! x9 X任务282:Category of Word Representation.mp4+ b9 D4 O# g& k
任务283:神经网络介绍.mp4" B \4 E9 [- G$ a$ X5 `$ O/ z
任务284:激活函数.mp4, r X V, q0 M& I( A# O
任务285:MLP.mp48 E. e* |/ Y/ ?6 f8 \5 X/ e
任务286:多层神经网络.mp40 s$ r2 s8 n$ e. M- w H
任务287:Universal Approximation Theorem.mp4
* t: t1 j y4 d! }9 u; B0 e0 a任务288:Biological Inspiration.mp4! q+ y: K3 p3 W2 M; N
任务289:回顾神经网络.mp4
- o" m2 t' ^) g4 m) g3 p任务290:神经网络的损失函数.mp4+ G F: ]5 i' v2 m
任务291:BP算法的核心流程.mp4
$ l5 `0 l# T2 z# d, F: X" k9 {6 N% |任务292:对输出层的梯度计算.mp4
6 Z- }& j9 m# q/ I# b任务293:对隐含层的梯度计算.mp4
( G+ t, G6 g: U% F' r: X% \1 R任务294:对参数的梯度计算.mp4
' u9 g9 ~6 X0 Q; \! [任务295:对BP算法的总结.mp4; E/ x+ r4 d. {- a
任务296:gradient checking.mp4
/ g1 b0 | x7 A5 @- S任务297:深度学习与非凸函数.mp4
T9 m- S- f# f任务298:深度学习中的Plateau.mp4
- E7 N. a! }1 R4 o9 E/ y: H任务299:SGD的收敛条件.mp4
0 D N/ F* [( Z/ v任务300:Early Stopping.mp4
9 b- l& p; S) k3 ^8 W; E. A5 I任务301:为什么需要递归神经网络?.mp4
& a6 y/ y" \- h% C' P7 A任务302:递归神经网络介绍.mp4" G7 f8 o# H U& x( W) ^3 D. C
任务303:语言模型.mp4: `* q2 i" s- w- U/ C- E1 W
任务304:RNN的深度.mp4/ B5 H% T7 r. i3 l3 L
任务305:梯度爆炸和梯度消失.mp4
2 `1 U& J! i/ Y4 C任务306:Gradient Clipping.mp4
% d$ E- s9 M0 P, r# v5 `7 V1 L1 q( T任务307:LSTM的介绍.mp4
6 s0 h, U5 \1 I* h4 `/ W5 ^1 N任务308:LSTM的应用.mp4
+ K( F: L8 c0 o' _! _任务309:Bi-Directional LSTM.mp4
! V* I- Z7 d4 y9 u任务310:Gated Recurrent Unit.mp4% V# R0 l1 V0 J G
任务311:问答系统讲解01.mp4
; U3 {$ u- C# h3 {1 e' T任务312:问答系统讲解02.mp4# X& c5 w* a6 r2 A% ?5 O, T. s, |1 _
任务313:Representation Learning.mp4
2 o2 V& i2 L; A; s3 j) k任务314:What makes good representation-01.mp4
6 I# j3 [ j5 X9 E# q) Z7 w z任务315:What makes good representation-02.mp4 i$ F2 a s, }0 x
任务316:What makes good representation-03.mp4
' J4 M- x$ Y) { I6 y7 _任务317:Why Deep.mp4
: C3 U( l: V+ T1 L4 }* Y任务318:Why Deep Learning Hard to Train.mp4
" A- x4 ~: h7 u- H2 j8 N& q8 Wjavazx.com
: e/ W. i1 M3 Q2 {任务319:Ways to Solve Training.mp4! x1 S" Y2 v6 c0 H, O( B
任务320:Dropout 介绍.mp4! ]/ g6 c# B# p. F+ W$ K% }
任务321:为什么Dropout防止过拟合现象.mp4
8 Q; X! L, |% I a- C+ c任务322:机器翻译.mp4$ ^- M. ?1 F: r4 y( k# V D
任务323:Multimodal Learning.mp4
6 T3 G! H7 H u A7 s6 l) D任务324:Seq2Seq模型.mp42 E: e2 E, [3 h0 |1 J
任务325:Seq2Seq训练介绍.mp4& Y/ N% r) M% H) ^) R
任务326:Inference Decoding.mp4
+ f6 V8 J" @; N" ?+ G. d* t# c5 Q) t: G任务327:Exhaustic Search.mp4
7 ?) a# ?( h2 D& f; s6 q2 p# x$ d任务328:Beam Search.mp4+ |* z( n W9 s4 _* `$ e' \ ^
任务329:回顾Multimodal Learning.mp4/ P5 D& q2 L$ _# x3 j- H/ l
任务330:Attention注意力机制介绍.mp4
: M {1 h' ^7 @0 R' x: g任务331:看图说话介绍.mp4
8 h l& k/ m: f2 @# K. u+ ?任务332:图像识别的注意力机制.mp4. o/ ~3 `9 Z8 [/ R6 n+ \. V8 P
任务333:基于GAN及强化学习的文本生成-01.mp4% ^/ I6 b/ V L7 ~" ~9 t+ F
任务334:基于GAN及强化学习的文本生成-02.mp4
; p8 N: f3 R& T# Y5 U3 i- H任务335:回顾Seq2Seq模型.mp4
8 e$ ^$ ]4 G" B2 ?, Z, j: [任务336:Seq2Seq的Attention.mp4
- a8 P" X" G1 G, P4 Q) M! ?; n任务337:Self-Attention1.mp4
s3 E, g& w7 J( a2 t2 {! a任务338:Self-Attention2.mp4! i- O7 t6 w' h3 S# {; Q
任务339:深度文本匹配-01.mp4
. D3 P( z) K% w8 ], n ?任务340:深度文本匹配-02.mp4
8 g3 U, V+ d9 F! u1 v! B任务341:回顾Attention.mp4
% q4 n1 l& T1 W i" Z! j" H: T, X任务342:RNN LSTM-based models.mp4- V! M. `4 z# X. I, p7 G, C
任务343:Transformer的结构.mp4
. @# |! a5 l" C, O任务344:Each Encoder Block.mp4
x% l2 H/ @) O: V任务345:Self-Attention.mp4# _" C# X' |5 |& [+ z3 ]
任务346:Add Normalize.mp4
; R; }+ Y0 F0 r7 |" F* X3 z) r$ H+ t- a7 R任务347:BERT概念.mp4) U$ }( _) \( ~0 o1 j8 V/ t' t
任务348:回顾Language model.mp4$ C! C, A/ [3 g. \# ^5 Q
任务349:masked Language model.mp4
) ]) O, x3 X( y/ q) \! p6 j8 z任务350:masked Language model存在的问题.mp4; n E- {5 g5 y( |) x
任务351:LSTM.mp4
* c: {2 A6 A3 m- P" V* K/ ?- ^任务352:BERT训练过程.mp4
9 u' l9 Q' X: g5 d7 c' D任务353:PGM领域.mp4
8 P O3 g ^: i2 r0 m$ |任务354:主题模型.mp4 h2 {6 i/ w& }$ r5 Y
任务355:回顾不同模型的范畴Model Estimation.mp47 d/ ]8 W$ e& }9 ?3 ~: `1 ?& x
任务356:预测的过程.mp4: G6 C% }8 b6 u- q! d
任务357:GD,SGD,Adagrad算法.mp42 o( J0 G7 ]% a
任务358:回顾LDA.mp4( K \' r! w4 Z8 ?
任务359:举例说明生成的过程.mp44 G- b( s( w) N! i' h
任务360:从官方的角度讲解生成的过程.mp4
$ a- c2 {# w1 A: |0 f0 T+ W任务361:α到θi的生成.mp49 K" m5 }$ v! l: E1 M# c, A
任务362:举例说明生成文章.mp4
/ d. z* c+ [5 [任务363:gibbs sampler.mp4% b1 B1 M; S3 w8 v, `. o% F8 J
任务364:collapsed gibbs sampling-01.mp4
% A9 x! p/ V# K任务365:collapsed gibbs sampling-02.mp4' o5 _7 S0 {& A; C# Q
任务366:collapsed gibbs sampling-03.mp4
4 O6 q; D0 n: t+ S# B任务367:collapsed gibbs sampling-04.mp4
6 p' u3 ]# e( Y* `' O1 L8 M任务368:collapsed gibbs sampling-05.mp4
) |+ ^& h9 L1 D5 V/ |" g任务369:推导过程01.mp45 [1 w: F$ f; I
任务370:推导过程02.mp4
7 j& V9 {. q& L5 z: Z任务371:推导过程03.mp44 @: U6 C3 C% _; t1 G
任务372:Gibbs采样01.mp4' P6 ?. Q% n: _3 y9 s
任务373:Gibbs采样02.mp4 I1 A, m2 j& f, h
任务374:Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-01.mp4
" d7 G9 S! m9 w" ^任务375:Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-02.mp4
6 P7 z2 {5 d2 F6 D) O' H任务376:核函数.mp4
( W: v' T: i& r. b; Y8 H任务377:直播-01.mp47 f) r: h8 h! l0 V
任务378:直播-02.mp43 ~# j5 n/ Z5 i% O8 E
任务379:直播-03.mp4
$ N) K, u* p1 ? T5 X# r: a( Z- s1 e任务380:直播-04.mp4
# R x$ M- O" J! F+ {0 |任务381:直播-05.mp4
, N. T s0 p: @ {5 V任务382:直播-06.mp44 H' [6 c& y# ]3 z
任务383:直播-07.mp4$ O W. ], K5 t+ \' x7 Z" _: l
任务384:直播-01.mp4
" d* p6 d9 n. |- q9 t7 N任务385:直播-02.mp4
. U2 z @: p0 j. r. d# _0 m+ f8 Z任务386:直播-03.mp45 h: c5 T' k3 `
任务387:直播-04.mp4
5 A' L; _" b& W任务388:直播-05.mp49 I! X& G; d8 d) ]. ]7 `$ j
任务389:直播-06.mp4# j" q! O* {$ h+ l
任务390:利用CRF模型做命名实体识别-01.mp4) P$ @) Y; j+ }0 O6 ?
任务391:利用CRF模型做命名实体识别-02.mp4
3 [# o& `1 n/ d0 X8 U任务392:基于语料库训练Glove词向量模型-01.mp4
. U0 B* w4 L) [: r1 I任务393:基于语料库训练Glove词向量模型-02.mp4
# a$ ?, r8 _& U8 f' d& |任务394:GMM-01.mp4
8 d6 K$ n: V' K- H! H; K* P任务395:GMM-02.mp4 C* K" t1 ^0 F2 z9 ?( J
任务396:GMM-03.mp4* F4 [7 C% `; b, O8 S
任务397:XLNet-Bert Autoregressive LM.mp4
9 d- k2 N& G4 w" R任务398:改进思路.mp4+ q% O% ^8 C1 E' L* l
任务399:Bert 的目标函数.mp4
D* C3 V+ f0 Z. c& i8 X0 L3 H任务400:permutation.mp4
0 {! S. n) m$ e/ `. I7 N; P0 X任务401:pytorch实现skip-gram.mp4
( z& O# S" ?6 F任务402:Airbnb(KDD 2018 best Paper)-01.mp4* g; W# F& j( _: y2 L3 @6 A
任务403:Airbnb(KDD 2018 best Paper)-02.mp40 L! ^- K* }& q2 l8 R
任务404:直播-01.mp47 O# E& c6 c/ L0 L6 W1 ^
任务405:直播-02.mp4 e8 Z& [4 h" F1 U B
任务406:直播-03.mp48 C- g. j$ b9 ]' C6 H5 A- B
任务407:直播-04.mp4( A# L* v4 o$ ?" ^( m
资料
6 B. s' i {" P3 _$ q& e└── course-info-master.zip
/ U! A8 v" [9 X6 `; x, |, q( n: i Homework0-SetupAccount-master.zip
0 x" ~7 A) H, v1 N8 f LDA2-master.zip
( @+ }8 v( d' h* k3 ^ Lesson1-Introduction-master.zip
4 L" F9 V0 l7 S Lesson2-Complexity-QASystemIntro-master.zip: q0 G5 ^8 I4 H3 a
Lesson3-QASystem1-master.zip
9 F# e6 @. j" m. H+ H Lesson4-master.zip
( O, ^# a) ^9 ~! J* k Lesson5-master.zip
+ [2 Z& |/ f3 z+ q: l% Q A Lesson6-CaseStudy_SpellCorrection-master.zip' \! y+ d Y1 j3 Y/ c0 f
Lesson9-CaseStudy-Viterbi-master.zip. l' U. C" u4 N \( q9 I
Lesson12-NaiveBayes-master.zip. R; U+ G1 \* a C- a3 _: z/ S1 b
Lesson15-EmotionDetection-master.zip
; g( J) C# D$ F% r! Z Lesson21-IE_NER-master.zip6 F( D- x9 ?, U* L/ S# V$ O; B9 J
Project1-master.zip+ c: l% ^! F5 g
Project2-master.zip
2 x/ U1 n9 _5 K- U4 } Project3-master.zip
, @' z1 U8 s( W9 P, b ReviewSession-master.zip
$ V( t# T/ w+ J+ ]" i XLNet-Chatbot-master.zip
( q8 H. e% I; e$ R7 h3 H+ G- q 聊天机器人.zip( ]; v- s+ W9 c! M# J
. J1 u1 c! ~8 `; i$ o% e
S& J* F5 [% x5 {
: ~% r& J; Y8 Z/ G' ?( R8 j! }5 ]5 t8 Q1 Q
- n! q7 _% b7 U z
# a/ }4 l- h z! m% I( u, `
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