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Java视频教程名称: greedy自然语言处理NLP训练营入门与实战全集视频教程 java自学 greedy视频教程 it教程
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3 M8 X$ ?( ^+ C6 ^. XA0517《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
+ m9 Q0 H$ o) Y8 A( q2 p6 o. a; i: f/ X) G+ }
Java视频教程目录:
( R3 E5 ^# m/ W* r* S
6 h4 I, W' W: H5 e
任务020:文本处理的流程.mp4
/ |) U: G" X) j0 p0 R1 R. W任务021:分词-前向最大匹配.mp4
- X9 M5 b h# K任务022:分词-后向最大匹配.mp46 |) I- Y: ]5 A5 @
任务023:分词-考虑语言模型.mp4
& U2 t" h( G( F: T/ T5 _任务024:分词-维特比算法.mp4) Z' q: I! m* B! T
任务025:拼写错误纠正.mp4
: \( u& P. y# q; ], W" L7 T任务026:拼写纠错(2).mp4
& o1 _! q5 G1 i% N5 j' Y7 Y任务027:拼写纠错(3).mp4* ~, _: i2 C2 H0 R1 E4 b$ _
任务028:停用词过滤,Stemming操作.mp4
- U- I. {3 K5 A$ Y! w2 _任务029:文本的表示.mp4
/ N# S! I4 E3 n, B5 W0 k `% ]任务030:文本的相似度.mp4 { J) U- u% e2 U
任务031:tf-idf 文本表示.mp4
5 z# b1 a' X: L任务032:词向量介绍.mp42 N3 P: u3 _0 B, J$ @; ?
任务033:学习词向量.mp4: C3 |9 K6 D" ]0 I0 q
任务034:倒排表.mp4
" W: \: z$ b+ f( F7 y任务035:Noisy Channel Model.mp4
+ H9 L6 w: t' C \任务036:语言模型介绍.mp4
- m* e j+ S: |* K2 z+ `任务037:Chain Rule和Markov Assumption.mp4
3 K! B* L O- H任务038:Unigram, Bigram, N-gram.mp44 d: n: U C& A1 P
任务039:估计语言模型的概率.mp4" H) s* _1 G# M1 n5 V5 x# d( D3 n' o
任务040:评估语言模型:Perplexity.mp42 R+ z* k$ B8 Q' X5 I2 F2 _) e
任务041:Add-one Smoothing.mp4
) d* N& t+ W" f任务042:Add-K Smoothing.mp4
" O" U3 D, d# z# {3 R* f2 S0 O, Z c6 p任务043:Interpolation.mp42 I Q6 K9 C: i% a# A; {6 e, I. _
任务044:2019.2.17Review 基于几个例子,书写动态规划-01.mp4. y% x, {7 g! \$ n+ i/ s9 ^! h
任务045:2019.2.17Review 基于几个例子,书写动态规划-02.mp4
1 V) ~8 M4 J$ J h( J5 y! h任务046:2019.2.17Review 基于几个例子,书写动态规划-03.mp49 R, S' A& g) i- n
任务047:Lesson6直播.mp4* U9 o. Q/ L& ?9 Y
任务048:01在训练数据里没有见过的怎么处理?.mp4
6 W; p- O) r6 M$ A6 V" U任务049:02Good-Turning Smoothing.mp4
S9 K `3 M3 M任务050:03利用语言模型生成句子.mp4
1 h4 k. ?6 F. ^/ ]" ?8 ~6 P任务051:04专家系统与基于概率统计学习.mp4
7 g9 ^5 v0 J. g任务052:05专家系统介绍.mp4" u E% ]& ~$ R8 _- ^$ K$ O9 @
任务053:06逻辑推理.mp4) ] F# ^( ]5 o
任务054:07Case Study 风控.mp41 d! F# O) g% a4 B
任务055:08一些难题.mp45 c5 d0 K5 _# {- \$ Y
任务056:09机器学习介绍01.mp4
7 \% @5 D" q8 m: _: J) Q1 |# |任务057:10机器学习介绍02.mp4
( j+ J- s! K, o4 H6 n任务058:11朴素贝叶斯介绍.mp4
3 z. s2 F/ F, A. S( X' b/ M6 q任务059:12Case Study 垃圾邮件过滤.mp4# W: ^3 i ^ V4 u1 H
任务060:lambda表达式.mp4
; `3 W E( H1 ?% u0 N# ]' c0 T( ~( \任务061:map函数的应用.mp4
9 s& q; b. V# d; J3 R) C0 ^- A6 ?任务062:filter过滤器.mp4
& e% L$ K7 |# X: t& N任务063:reduce函数.mp4
9 n" o" r- i( {; {6 A任务064:python三大推导式.mp4
- U. q! x* i/ p% s2 b! L# e0 u2 ?任务065:闭包.mp4 p, N; Q8 I. p/ ?( ?
任务066:装饰器一.mp4! c9 z6 [- y. Q7 O6 C
任务067:装饰器二.mp4
! I3 ~+ a( q( ^4 x8 w* C任务068:初识numpy.mp4; i$ g4 G. T# ~( k/ ]: a
任务069:numpy数组的创建.mp4
9 G* Z' I* l6 h% B5 q任务070:numpy的矢量化运算.mp4
5 }4 h* x4 U/ F任务071:numpy的花式索引.mp4
4 ]* y; a( I n5 K任务072:numpy数组转置和轴对换.mp4
1 [3 s$ o: U1 ^4 G M* B任务073:条件逻辑转数组.mp4
0 N# { N: E1 B2 S9 D+ }3 n任务074:数学运算与排序.mp4
0 P3 O# e- T" Y任务075:numpy文件处理.mp4$ |" M7 g4 `& d2 a N( P. p
任务076:线性代数函数和随机漫步例子.mp4, Y1 h- V( V3 G. N* a
任务077:词性标注-实战(1).mp4
* [4 h9 _0 d6 n6 @+ K任务078:词性标注--实战(2).mp44 p9 g U& W; ~- R1 M# E7 n5 g
任务079:词性标注-实战(3).mp4
6 `2 s9 H/ D0 e! S, E任务080:词性标注-实战(4).mp4 m5 l; Q, A; V7 r. C, V
任务081:词性标注-实战(5).mp46 X$ N3 K& a) s) m8 e$ T ]
任务082:初识series类型.mp4, W+ x: U) z: ], Q3 n6 @0 b
任务083:初识dataframe.mp4& \% G8 u E% W7 i/ e8 N8 ^
任务084:重新索引、数学运算和数据对齐.mp4" Z% [' ]0 A; b
任务085:dataframe和series之间的运算和排序.mp4: t9 T1 P6 j0 Y# _* H
任务086:层次化索引.mp4
" @0 q; S9 b0 G% q+ J8 f8 P* Y' f任务087:dataframe的层次化索引的访问和汇总运算.mp4
( E5 c0 M8 o, ~% V. n( n任务088:pandas读写csv文件.mp4) u2 `% l8 K( Z9 a0 S
任务089:pandas读取excel文件并画图.mp42 S0 I' }5 w9 }4 t
任务090:matplotlib可视化及学习方法建议.mp4' G% |, w1 x- q7 d2 E: j2 m5 b
任务091:虚拟环境的搭建.mp4$ H' n' Q4 H* o& |( U+ k
任务092:创建第一个爬虫项目.mp4" e& Y0 ?7 ^4 y9 W# Y! y5 f- x
任务093:调试运行爬虫程序.mp4* `2 `2 \0 K" ?' h& E% m
任务094:13-scrapy shell调试方法进行元素定位.mp40 v) R* L& X& z: u4 G+ R
任务095:访问首页列表中的url .mp4
8 w/ k. p$ x( u2 D任务096:获取帖子标题和内容.mp44 e, P! }# F% A4 j3 Z7 E) O
任务097:处理帖子内容中的特殊标签.mp4: c+ S# k& u t5 {, T
任务098:获取帖子发送时间及位于的楼数.mp4: y: `, V4 f6 x% V) [: x. l. s( x/ w+ W
任务099:爬虫的bug调试与修复.mp4
7 d- g: h) W0 z; U任务100:数据持久化代码开发.mp4
9 a3 O- H9 z9 K r# x任务101:数据入库.mp4
( F. t$ N" F/ _& \. Z任务102:importance sample negtive sample nce-01.mp4
9 N6 p, z, ]1 _8 l0 m( n任务103:importance sample negtive sample nce-02.mp4! @0 f( w, k+ [' j: {. A
任务104:importance sample negtive sample nce-03.mp4 W" q' E- P' {/ k6 d
任务105:精确率和召回率.mp4$ _! r. R( J" k% e% B+ }# z' R! Z
任务106:逻辑回归介绍.mp4
' m& M V' Y- c任务107:逻辑回归是线性分类器.mp4
5 P$ I* {* p; D/ Q* g* V& o7 v# c任务108:逻辑回归的目标函数.mp4
9 h7 {* b( a" [) k4 Y: i% S4 J任务109:梯度下降法.mp4' r1 N6 {" k6 t7 u9 N
任务110:逻辑回归的梯度下降法.mp4( S" k1 e# E5 e/ l: v' w
任务111:当线性可分的时候.mp4% r' s, ^7 ^1 @9 A# s7 }
任务112:关于面试的话题-01.mp42 _1 J3 t5 x0 z! o# E3 ^; u5 K
任务113:关于面试的话题-02.mp4
' y" }5 `# B# k4 R& Y8 T2 |任务114:关于面试的话题-03.mp4
0 z5 O6 O- R; [ J3 S任务115:直播-01.mp4* a& T. G5 z# F
任务116:直播-02.mp4
3 @ l& a$ b4 [5 }任务117:直播-03.mp4
# m! j0 M# q w/ F+ |任务118:直播-04.mp49 J4 A) n4 V0 _, o
任务119:直播-05.mp4# ]- r: t5 w2 j+ Z8 I) W
任务120:直播-06.mp4
9 `' C6 v( z% {* u$ S* Q1 @任务121:直播-07.mp4# }' d* i6 o8 o* A/ I
任务122:直播-08.mp44 b& N. S1 \, b m% u6 G
任务123:直播-09.mp4
* P0 F- r9 ^: b D; O; Q' K任务124:直播-10.mp4) c4 q. {, N+ F7 E5 C' v
任务125:直播-11.mp4
2 v9 ]) R. _% l9 f6 ]$ Y7 V J任务126:当数据线性可分割的时候.mp4
! o8 w( L, K& k, [任务127:限制参数变得太大.mp40 ]; y; v1 @- _3 n. M
任务128:模型复杂度与过拟合.mp4 J4 W; r! ~" v% F ~
任务129:怎么避免过拟合.mp4; ~; J# ~! P4 B
任务130:正则介绍.mp40 Q. R! ?6 [& ]- _4 {& w3 o- I
任务131:L1 VS L2.mp4
\# y, z) N3 ~8 I任务132:review 数据结构串讲-01.mp4
8 V* y" [% r3 ~% z4 g4 l q任务133:review 数据结构串讲-02.mp4+ ?3 w# z9 b, Y
任务134:Affective Computing & 情绪识别实战.mp4
, l3 x1 z# R9 K9 G- M( F4 L# Q任务135:交叉验证(1).mp46 a' J) \3 K- }% G
任务136:交叉验证(2).mp4. N# T' G, _; U, ?& j$ t7 u* R
任务137:正则的作用.mp4
5 L/ k8 K7 j# y& A+ N任务138:MLE VS MAP介绍.mp4
4 w+ x5 a( R6 W3 m9 \, Y& K任务139:正则的使用.mp4
2 D% g' i( x _: X6 J9 o任务140:交叉验证.mp4
/ N9 Q# G! F0 W' q7 s5 D任务141:参数搜索策略.mp4
- f8 L9 v: {/ t/ w. V5 o2 ~任务142:高级:正则的灵活应用.mp4% _) K+ V/ h' i
任务143:总结.mp4, y- D$ S! p1 V' d$ Y
任务144:MLE与MAP.mp4
8 t! T& [: y! Q# S5 n7 t任务145:Lasso Regression介绍.mp42 p9 Z" l* F6 v+ u% f, w
任务146:特征选择技术.mp43 Z. J% m2 w' Q3 \7 P5 ~% C3 u8 T. @
任务147:LASSO介绍.mp4! d+ [9 U% v `% x! H3 d
任务148:Coordinate Descent.mp4
, Y& q9 s: y( r3 |0 `1 Q任务149:Coordinate Descent for LASSO.mp4
* O/ Z7 B- O+ W任务150:其他LASSO Solver.mp4
, ~+ q+ @$ u% P任务151:变分推断 指数族家族 lda.mp4' x D* o( a+ u
任务152:Optimization.mp4
, Y) c' @; L- P4 J3 _- v2 \任务153:Optimization is Everywhere.mp4
" l! Z% t. Q( d任务154:Optimization - Categories.mp4- `$ o) j$ M$ R6 u) R
任务155:Convex Optimization-Global vs Local Optimal.mp4& Y1 {1 ^ J2 U& Y, r( `6 ^' U
任务156:判断一个函数是凸函数.mp4/ N9 Y* y2 m' y4 H) ~- C
任务157:解决一个具体问题1.mp4
7 g% S8 h: y E4 \3 ]: }任务158:解决一个具体问题2.mp4
" a7 l+ X1 [ y6 p' S任务159:回顾凸函数.mp4
5 L: `! v. z/ F) H: O任务160:介绍Set Cover Problem.mp4
9 L* _/ Z; s' s: W( ?* A% m& K任务161:Approach1- Exhaustive Search.mp4; L* }+ ?' ?6 b4 a, {, Z% Z4 |& t
任务162:Approach2-贪心算法.mp44 W G( B2 D0 I- o
任务163:Approach3-Optimization.mp4
, K" m8 C* @, j3 [1 S! V任务164:总结.mp4
' u8 g4 F& ^4 d" A0 Z任务165:回顾-逻辑回归的梯度下降法.mp42 e1 }) k8 v) d' r8 K4 E
任务166:梯度下降法的复杂度.mp4
% {! c z' T, O3 b任务167:梯度下降法的收敛分析.mp4
5 b/ T. m+ {' I' w任务168:凸函数性质以及L-Lipschitz条件.mp4
! t$ |8 B4 K1 V* e任务169:收敛性推导.mp47 J, s1 _5 m0 }! Y. B' t1 h: B
任务170:Linear Classifier.mp4
0 J4 ~5 F( W) t6 r( J$ a# M. }任务171:Margin的计算.mp40 i/ ~3 I6 `0 ?6 I) P/ r6 i4 f, p
任务172:SVM的目标函数:Hard constraint.mp4) v: W K2 ?$ U$ ?5 B J- K5 K
任务173:SVM的目标函数:Soft constraint.mp4
) Y( X: @ s! O任务174:Hinge Loss.mp4
" G4 g3 \; a! v1 z1 \任务175:Primal-Dual介绍.mp4
# J! ?6 F' H0 K9 H* h$ V+ u任务176:attention transformer bert-01.mp4
8 H1 L' ^! p* y; M4 K' u. p任务177:attention transformer bert-02.mp4/ K" W# b. {- Z; b
任务178:Capstone项目介绍.mp4+ d0 V, H( C6 n) D/ \
任务179:LinearSVM的缺点.mp4: H! y8 ^) N# z7 s3 R
任务180:数据映射到高维.mp4
% R1 S O' s& Q/ _% I% P& D3 Y8 c任务181:拉格朗日-等号条件处理.mp4. ~$ \0 Z+ d: n7 _1 V
任务182:拉格朗日-不等号条件处理.mp42 W/ u1 A, B8 c& Y
任务183:KKT条件.mp4
9 E4 [1 W* n- k* z9 y% A! |任务184:SVM的KKT条件.mp4
+ Z4 h. W7 d5 ~6 g* v任务185:Primal-Dual介绍.mp4
: z5 _" y! D% u7 u任务186:SVM的Dual推导.mp4
* ^1 R! h4 A+ V/ I2 y' z2 V1 V任务187:Kernel Trick.mp4
& u ~) c3 D0 {任务188:信息抽取介绍 直播.mp4
. s7 a6 h/ r {: N任务189:命名实体识别介绍.mp4
5 ^3 \: `) |' N任务190:简历分析场景.mp4' l F8 E5 g& P0 U
任务191:搭建NER分类器.mp43 J5 v; }7 [0 d7 y2 [# Y
任务192:方法介绍.mp4. H) _0 c- `- g6 }! j
任务193:基于规则的方法.mp4# o( y0 o% ^3 c) ^4 Z' ?2 V7 e: `
任务194:投票决策方法.mp43 ~; o- _% P+ y1 I
任务195:特征工程与特征表示01.mp4; H# s$ X5 e& |9 z7 h N
任务196:特征工程与特征表示02.mp47 {, u, V* S2 U) [5 y0 G
任务197:问答.mp4
0 t+ w, }" [7 g任务198:信息抽取介绍.mp4. G$ M: `! r/ b
任务199:Ontological Relation.mp4
" k5 x D. N0 \# k. F" b任务200:关系抽取方法介绍.mp44 ^# r+ D9 _) N, u# n8 F1 V
任务201:基于规则的方法.mp40 H, b9 b5 J8 G
任务202:基于监督学习的方法.mp4: m) c5 h& [7 C# f! J9 B( V+ W4 O
任务203:cnn rnn transformer对比-01.mp4
: K" Y W: J2 P# [" u8 r& m& V0 h: r任务204:cnn rnn transformer对比-02.mp4
" c& a* \+ k& L3 a7 v8 B任务205:关系抽取.mp44 c0 W/ n3 A$ R; a
任务206:bootstrap算法的缺点.mp4
, L4 ^; o0 T" m: v! K" H任务207:SnowBall算法.mp43 n' @9 N9 X6 N4 p4 g# a
任务208:生成模板.mp4
) V3 Y3 S! G7 _5 k任务209:生成tuple与模板评估.mp4/ F- _. V* u- ?$ c, G
任务210:评估记录+过滤.mp4$ y K E" W$ a6 X1 p* |$ z. K
任务211:SnowBall总结.mp4
( f( Z4 g: q! h' n任务212:Entity Disambiguation (实体消歧)介绍.mp4+ m5 i5 C0 Y6 O% r" P4 J( [3 x
任务213:实体消歧算法.mp4
) k& k, u/ t# s7 |9 w4 @任务214:Entity Resolution(实体统一).mp4
# j9 e3 b7 y9 }( y' T8 J任务215:实体统一算法.mp4
+ Y# m- ?& A0 J5 Z+ P% t7 E4 K- z ~任务216:Co-reference Resolution(指代消解)介绍.mp4
1 b2 Y9 g; \3 c9 d任务217:什么是句法分析.mp4
0 S, E4 ^. u8 R5 n& V" Q0 _0 W任务218:句法分析的应用.mp4
3 Z' ]# Z3 ] K: Z任务219:语法.mp4
. F) g- i, T. k+ m) s; W$ a任务220:PCFG.mp4
) ?. _7 s) c! _8 K任务221:评估语法树.mp4$ ?3 U& t, E$ y) y0 S
任务222:寻找最好的树.mp4* h7 D, @7 W. P: u8 Y* |
任务223:CNF Form.mp4
& U# K* Y% B* l' K$ c任务224:CKY算法.mp4
+ i) k( R# a( _# x- Z6 _任务225:时序模型.mp4) D1 R$ y' ~" x+ g' J$ }+ t5 g
任务226:HMM的介绍.mp4
4 q- g. b" w7 @- Y任务227:HMM的应用例子.mp4+ I! `; q" z. |: N
任务228:HMM的参数.mp4
% V" V" @1 U& O& _. `任务229:HMM中的Inference问题.mp47 [/ ?2 Q {0 O: G* `
任务230:HMM中的F B算法1.mp49 n( ~: ?% H7 k5 `% [2 F, F
任务231:HMM中的F B算法2.mp4
5 \+ c2 q5 Z% q! I+ B( N" A7 j7 y任务232:HMM中的F B算法3.mp4
/ {; ~6 Q1 h" ^# S3 ^. r9 N+ s任务233:Data Representation.mp4/ T$ e. D3 j; E3 N- r, D
任务234:Latent Variable Models.mp4
. _: w* k7 P% c& L) W* A; v3 B ]任务235:Complete vs Incomplete Case.mp4; B3 L6 K% _: q& v6 ^
任务236:MLE for Complete and Incomplete Case.mp4' n# z" z, O. [: p
任务237:EM Derivation.mp4
) L4 l2 M3 E- n6 l( J任务238:Remarks on EM.mp4) y9 z- h+ Y/ _8 F7 b
任务239:K-means.mp4
* u% P. L5 G/ B任务240:K-means Cost Function.mp4
+ ]$ ?$ `3 x* M* g. N; E任务241:MLE for GMM.mp4
, q% R' k+ v8 U2 S/ U8 m, {任务242:模拟面试(mp3)-01.mp3 _/ n; K, l9 K, a# O# S9 x. |1 r
任务243:模拟面试(mp3)-02.mp3. H, v/ w0 z9 i) \
任务244:HMM中的参数.mp4; e/ S- q; _4 ~5 Q
任务245:Complete vs Incomplete Case.mp46 e. ~/ o% Z2 S+ S) m' l! n5 H3 B
任务246:Complete Case.mp46 C; Y# r$ m/ C: \9 {2 K
任务247:Incomplete Case.mp46 _0 k# L7 Y; j; `! ~
任务248:EM算法回顾.mp4
/ B& {9 K0 G+ P$ N任务249:F B算法回顾.mp4; l9 l. `. g0 ^1 ?6 _5 h8 O0 Y
任务250:估计PI.mp4
" x. B9 B! J" _任务251:估计B.mp4
- b7 i+ _# t. ^3 y% S/ s任务252:估计A.mp4& T+ v& O1 }" ^! a2 u: \
任务253:公司实际项目串讲-01.mp48 [/ z9 {( u2 U0 A0 R( Y8 g
任务254:公司实际项目串讲-02.mp40 x$ a- S o5 \4 Q; ^1 K5 T; r
任务255:公司实际项目串讲-03.mp4
( f2 u3 t& I9 o# W( H任务256:有向图与无向图模型.mp49 x( x* ~9 N/ J3 n! Z5 W4 G# V% b
任务257:生成模型与判别模型.mp4
; B) O$ `7 W1 d) ?& z6 w; p* v任务258:Log-Linear Model.mp48 G; q2 n4 S! J) m1 W7 k; i
任务259:Log-Linear Model与多元逻辑回归.mp4
! ~% T3 V: W. M0 o4 I任务260:CRF介绍.mp4+ e- `* V9 O+ C# |; E* T4 [$ e
任务261:Inference问题.mp4% G3 W4 Q! {6 L7 T0 o# F
任务262:参数估计.mp4
5 o) L6 z" `* C; j9 |2 b/ u任务263:wordvector词向量.mp4
& \; N( |$ n) p7 M任务264:Global Generation of Distributed Representation.mp4
( p$ u0 d- N; B* w2 X3 I任务265:How to Learn Word2Vec-Intuition.mp47 Q1 `8 F( t8 X+ K+ _% E
任务266:Skip-Gram Model.mp4
. f; q4 ]9 ]6 g' K8 e: }6 g任务267:语料库.mp43 L0 P% J; W( U+ u
任务268:Word2Vec代码.mp4, Q B* M X( M3 q* `
任务269:训练SkipGram问题.mp49 |6 b) H' F a( z# ]2 g3 }: H
任务270:SkipGram另一种目标函数构建.mp4" u$ t: r/ z7 X# [4 ?
任务271:SkipGram的negative sampling.mp4$ ? `2 z7 {# D! B5 J/ k
任务272:评估词向量.mp4% l8 `. X- b0 z! a# Q- n
任务273:词向量在推荐系统中的应用.mp4
# ~+ A4 j: v( W q$ m任务274:梯度提升树.mp4
" G+ u4 K! }+ S; U( x任务275:答疑.mp4) Q& z g# Y Z
任务276:Word2vec.mp4
]+ w& X& x* V* a" b任务277:Learning with Subword.mp4
% ~3 N) `) m: x) Y4 C: L3 N3 ^6 E任务278:When subword is needed.mp4! I9 `2 a. i: C N
任务279:Learn Embedding from Language Model.mp4
9 |+ I( c8 ^3 p( [$ m$ h1 L2 E# G任务280:What are potential solutions.mp4
* j t5 Q8 b* q' o P- y任务281:Elmo at Glance.mp4
+ R% ]; W% Z8 r* f3 p任务282:Category of Word Representation.mp48 R/ m# x6 j$ w- g; D" Z% S' @
任务283:神经网络介绍.mp4
4 }- z2 J0 w6 N) ?! k任务284:激活函数.mp4$ u) g5 X' n) u
任务285:MLP.mp4- S2 b/ }2 C/ J- M+ B- n
任务286:多层神经网络.mp4, i L E9 N2 r+ M( I7 S
任务287:Universal Approximation Theorem.mp4
! v( E1 H9 g: T# _* M. I任务288:Biological Inspiration.mp46 U9 o* v/ G* M" |: w; c$ d
任务289:回顾神经网络.mp4
' l3 ]1 D) L' K r任务290:神经网络的损失函数.mp4
2 N/ f) i5 n' `" W任务291:BP算法的核心流程.mp4
! G! w/ F0 H: O0 a$ u6 V任务292:对输出层的梯度计算.mp49 Y8 \. O+ W8 \9 } Z8 ^7 N
任务293:对隐含层的梯度计算.mp4
; F c( w1 [" [" O2 ]( n0 }2 F任务294:对参数的梯度计算.mp4- U% e9 ^+ W. T$ G3 U
任务295:对BP算法的总结.mp4
5 S( z* i0 D. ^7 k任务296:gradient checking.mp4
) D8 `, Q3 _) y4 P% J9 i任务297:深度学习与非凸函数.mp4: o+ c/ p! T! X% e" x1 B, y
任务298:深度学习中的Plateau.mp4
# P$ E, r4 J/ h) Q' r7 }! ?% D任务299:SGD的收敛条件.mp4$ m- c8 ]" z6 ~- b% }2 X5 M( _
任务300:Early Stopping.mp4
) T0 Z3 q% C5 W) z, _- J0 P" B0 l% y任务301:为什么需要递归神经网络?.mp4* w& J% K% u$ p
任务302:递归神经网络介绍.mp4! g, ^, L9 s7 R( e5 I1 j/ [
任务303:语言模型.mp4
q0 Q8 p1 c" N+ M2 Z; U+ F& v任务304:RNN的深度.mp43 A! y7 j2 T. O1 L$ e* Y& J# S, j" M+ n. V
任务305:梯度爆炸和梯度消失.mp4+ h0 _- p& H- g7 }2 @
任务306:Gradient Clipping.mp4
5 Z* o) C* ]& x4 k; h2 i/ D3 J任务307:LSTM的介绍.mp4
- m# r$ i q8 _任务308:LSTM的应用.mp4. Z" N8 k9 m$ ~2 }* w: [5 t1 |
任务309:Bi-Directional LSTM.mp4. H, \6 l- |4 z" B0 K5 {4 [( J/ E
任务310:Gated Recurrent Unit.mp4
) R' I0 V% y1 T' @! W6 u任务311:问答系统讲解01.mp4/ d( k! q- K) O
任务312:问答系统讲解02.mp4" u4 ^/ y0 n$ O" j
任务313:Representation Learning.mp4
' k# P; Q( M2 i( ^& R% F! i( ~任务314:What makes good representation-01.mp4
; @$ u8 `7 n& G+ O% c任务315:What makes good representation-02.mp4
3 s' K6 }/ u/ ^8 k4 w任务316:What makes good representation-03.mp40 ^$ i. I4 v$ X& O+ E9 Z# I0 r& ^5 B
任务317:Why Deep.mp41 _. w7 Y$ ?) F5 _) u2 m5 M% {
任务318:Why Deep Learning Hard to Train.mp4
. j6 E) J: q3 L' s) L9 _javazx.com
; C7 ^- Z1 J: c5 [9 W" t; z* l任务319:Ways to Solve Training.mp43 H. i8 X& @4 `; l Y3 M9 G
任务320:Dropout 介绍.mp4
3 s) t1 ?0 `. U5 |5 ^任务321:为什么Dropout防止过拟合现象.mp4
. [7 ?& Y( ^6 m任务322:机器翻译.mp4: Z0 s/ D; g% D9 k( c+ a3 F7 j
任务323:Multimodal Learning.mp4
+ d$ ?$ d3 a' P9 R& ~, i9 N任务324:Seq2Seq模型.mp4
; M3 z4 J" W6 p3 k4 z, Q任务325:Seq2Seq训练介绍.mp4, ?9 R- C I9 U
任务326:Inference Decoding.mp4
# `7 ]! P g b/ {) B6 h7 }8 m1 K任务327:Exhaustic Search.mp4! f; i2 p8 o% j' g0 ]6 a
任务328:Beam Search.mp42 ?1 U. z) O2 U$ i4 x; T- Z
任务329:回顾Multimodal Learning.mp4& F7 b; B Q7 o, X
任务330:Attention注意力机制介绍.mp4" R% ^; r: |. C6 X
任务331:看图说话介绍.mp40 h2 E( [, \1 W5 o* g! \2 i! b
任务332:图像识别的注意力机制.mp4
1 {( U w" W5 U, d* _6 K任务333:基于GAN及强化学习的文本生成-01.mp4
^0 k7 @1 z7 P" T+ v% c1 W任务334:基于GAN及强化学习的文本生成-02.mp4
K8 t+ f, E( M2 u- M% V! x& \2 c任务335:回顾Seq2Seq模型.mp4; ~3 w5 Y- t' f- [
任务336:Seq2Seq的Attention.mp4* s+ e0 T' }, J# p1 i
任务337:Self-Attention1.mp47 Q( {" k- v8 d6 @
任务338:Self-Attention2.mp4
3 j% h& t' C s' {任务339:深度文本匹配-01.mp4
0 ]+ B) d7 o3 _$ u任务340:深度文本匹配-02.mp43 K! c$ g7 J" S Q9 P R. v& s
任务341:回顾Attention.mp4' |4 v$ x# z& N! }* C/ ?3 s$ x
任务342:RNN LSTM-based models.mp4: C) t: }% C/ A2 v( l$ C$ D0 {+ t: G
任务343:Transformer的结构.mp4
6 Y+ x8 R$ |4 p g ]# r% E任务344:Each Encoder Block.mp4
# C9 H1 i7 J8 H+ m/ p4 U/ ]' v" i任务345:Self-Attention.mp49 K# D. B9 }: b8 W2 {/ Z
任务346:Add Normalize.mp4( \' E" Y7 N$ I( d: A3 X$ |
任务347:BERT概念.mp4+ d8 Q& O8 d* u) r( t' l& P
任务348:回顾Language model.mp4
% r0 i5 l- d& _0 x# [任务349:masked Language model.mp4
2 L+ y% \6 s- _. r0 Q$ v; N任务350:masked Language model存在的问题.mp43 Z" M5 I: z) c
任务351:LSTM.mp4
8 ~$ p2 Z0 x* g6 l, l任务352:BERT训练过程.mp4
6 g7 S/ s3 |1 h) h' G任务353:PGM领域.mp4
1 k, G* A! P2 k* [任务354:主题模型.mp4
1 A- H% Z, d' S/ j" O. o. }5 d任务355:回顾不同模型的范畴Model Estimation.mp4
& @7 Z( z* f1 g9 r任务356:预测的过程.mp4
/ e6 W( | `1 S任务357:GD,SGD,Adagrad算法.mp43 q* D2 m+ n" R/ p* z* h
任务358:回顾LDA.mp45 Z4 T, v& T# I* O- L
任务359:举例说明生成的过程.mp4
* p/ t; ~( J# s u任务360:从官方的角度讲解生成的过程.mp4
; j$ x7 ?# u1 t0 w/ S任务361:α到θi的生成.mp4
# f" V- F+ |& U$ n* ]任务362:举例说明生成文章.mp4
: w, c# ] n: L7 K# ^任务363:gibbs sampler.mp4( C0 d+ r$ n! g# m/ a4 G6 n
任务364:collapsed gibbs sampling-01.mp4% d. c X0 k8 \' U# {. _
任务365:collapsed gibbs sampling-02.mp4! ?0 {' o8 G- {9 r$ M
任务366:collapsed gibbs sampling-03.mp4/ _" V" F( Z n5 z' C( o; ]6 Q6 a
任务367:collapsed gibbs sampling-04.mp4
5 \) d, ?0 N9 `; i4 B# }7 ~( z, e任务368:collapsed gibbs sampling-05.mp4
' H% W6 [% X! E# R1 _任务369:推导过程01.mp4
: S, }- |; x& G) H: W- \( W0 \) \任务370:推导过程02.mp4
% q' k e2 p. j9 f: x/ L. C任务371:推导过程03.mp4
; {; y" q3 `5 k0 Q任务372:Gibbs采样01.mp48 e3 B+ C3 }: ?* B) @& e ?
任务373:Gibbs采样02.mp40 G. w9 R1 e4 q. @! f2 o2 J
任务374:Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-01.mp4
: P _8 P: R+ a9 c. P' h8 ~ G3 t& O任务375:Web-Scale Information Extraction in KnowItAll-02.mp4
5 t/ i' L! F& ~% d任务376:核函数.mp41 T7 j5 k) C& V4 q) T2 q. K$ g
任务377:直播-01.mp4
) a$ ]& `+ `; F- T! X$ `, Y任务378:直播-02.mp4# S. n M! e+ V" O3 J1 Y
任务379:直播-03.mp4
U) |. d9 y, A. L1 `任务380:直播-04.mp4
# v; F$ C9 ~3 p/ \* D任务381:直播-05.mp4 @0 F2 W- N6 f: S/ @. Q/ T' R
任务382:直播-06.mp4
8 G0 @, K, Z. b* _0 l/ N# [任务383:直播-07.mp4
. u8 y4 e8 ?' T3 p* R3 D& |任务384:直播-01.mp4
0 g' `/ Z- n2 P. Y! l任务385:直播-02.mp4; W& y" Y& ]: y. {& E! E
任务386:直播-03.mp4 q8 [& N6 h3 E: j- q- g5 D
任务387:直播-04.mp4
* V/ U: I* s! s4 O+ t5 `# g! P6 D任务388:直播-05.mp47 h% H/ g k( R# I$ l
任务389:直播-06.mp4
/ Z# S1 h. {, @! P3 M, ~! B* y任务390:利用CRF模型做命名实体识别-01.mp4$ B6 A+ x0 H! E8 u/ x* E6 N
任务391:利用CRF模型做命名实体识别-02.mp4& l8 T/ w0 Q1 ]; z
任务392:基于语料库训练Glove词向量模型-01.mp41 I# N6 T+ K$ u# O9 P
任务393:基于语料库训练Glove词向量模型-02.mp4
: E: e; g4 w& \2 m) |/ o任务394:GMM-01.mp4
k+ |, I# I! A4 C3 U任务395:GMM-02.mp4
* k( M2 X& N: R' Y4 Z/ l任务396:GMM-03.mp4/ x$ I" Q9 d1 G
任务397:XLNet-Bert Autoregressive LM.mp40 j" K- W% ^( z
任务398:改进思路.mp4
" J8 U) F9 k( n任务399:Bert 的目标函数.mp4
# h1 }8 o' R5 u _7 G0 g任务400:permutation.mp4$ p0 J9 v' m+ E) W- |+ @- q$ {
任务401:pytorch实现skip-gram.mp4
" v @% i. j7 t: g7 r& [8 A任务402:Airbnb(KDD 2018 best Paper)-01.mp46 F& L! W" m; [5 r! _
任务403:Airbnb(KDD 2018 best Paper)-02.mp45 g; j/ Y* Q0 c6 G# Z- s
任务404:直播-01.mp4" a: c9 k) k$ z, y1 J
任务405:直播-02.mp4$ N: n4 S8 |# O0 t2 r& a6 x# K
任务406:直播-03.mp4
4 |8 a7 ?2 W9 Y( B5 {- S. G: C任务407:直播-04.mp42 ~/ f- v! D7 V* [2 ~% A) z0 }
资料
2 j/ F3 S# r$ r# P. a3 b& J7 P└── course-info-master.zip4 Y5 {# o, L" P1 X* }
Homework0-SetupAccount-master.zip
( ^, f7 t% g3 [( n+ b LDA2-master.zip
* L7 R: Z# V! P" i Lesson1-Introduction-master.zip+ r7 G/ T2 y+ I- i+ e t! g. |
Lesson2-Complexity-QASystemIntro-master.zip8 z$ R- f; e- v+ `5 ^
Lesson3-QASystem1-master.zip; G" T+ w0 {: Z. a
Lesson4-master.zip+ `9 K# {& Z" t- ]
Lesson5-master.zip
# A- G: I3 e/ N; U! h$ _, L Lesson6-CaseStudy_SpellCorrection-master.zip2 a R/ U+ {+ L2 b+ F6 p. O
Lesson9-CaseStudy-Viterbi-master.zip3 \: K3 m: j0 A0 y8 m
Lesson12-NaiveBayes-master.zip
" e, b4 Q+ t/ `5 P5 I Lesson15-EmotionDetection-master.zip7 h: @8 Y0 \& s% U; H$ Y2 ]3 c- D/ V% c
Lesson21-IE_NER-master.zip
) H5 u1 j" V. ~- b! j$ F% J Project1-master.zip+ w Y" a1 W+ G# j0 a- D2 C1 D
Project2-master.zip
@# x" K3 L8 ] Project3-master.zip0 C1 F& J+ g9 a6 F% I
ReviewSession-master.zip
/ p1 W6 X. T3 A, ^" C# {9 E6 L XLNet-Chatbot-master.zip
1 x( J/ W; o' g4 y9 p 聊天机器人.zip$ a0 s1 m" x; @8 z
% w4 e. K3 X$ D. E; ?. c
; h! D3 [- \& w/ B# ^. u) h6 X! O0 `5 p0 F) x
5 V/ `( |0 i$ a% |2 i; I
; f' y( t) y, U7 I, H1 ^/ s9 i
' j3 L( T0 k: q) l! N" A
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