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人工智能Paper教程（NLP方向） |
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人工智能Paper教程（NLP方向）
├──00直播 | ├──单课01、直播答疑.mkv 141.06M | ├──单课02、直播答疑.mkv 90.40M | ├──单课03、论文复现体验课学习指引.mkv 17.81M | ├──单课04、直播答疑.mkv 125.66M | ├──单课06、直播答疑.mkv 98.53M | ├──单课07、直播答疑.mkv 111.04M | ├──单课08、直播答疑.mkv 90.23M | ├──单课09、GAN专题直播答疑.mkv 107.04M | ├──单课10、NLP Baseline直播答疑.mkv 195.03M | ├──单课11、NLP Baseline 直播答疑.mkv 154.78M | ├──单课13、NLP baseline直播答疑.mkv 89.47M | ├──单课14、NLP直播答疑.mkv 69.91M | ├──单课15、NLP直播答疑.mkv 200.29M | ├──单课16、NLP baseline直播答疑.mkv 137.70M | ├──单课17、NLP baseline直播答疑.mkv 161.51M | ├──单课18、预训练直播答疑.mkv 162.09M | └──单课19、NLP直播答疑.mkv 58.67M ├──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 42.48M | ├──01、自监督-无监督》03、1.2 MOCO论文精读.mkv 204.88M | ├──01、自监督-无监督》04、1.3 MOCO-实验结果分析与总结.mkv 153.91M | ├──01、自监督-无监督》05、1，4 MOCO-代码讲解.mkv 189.74M | ├──01、自监督-无监督》06、2.1 simclr-论文精读.mkv 379.22M | ├──01、自监督-无监督》07、2.2 sinclr-论文精讲.mkv 224.41M | └──01、自监督-无监督》08、2.3 simclr-代码讲解.mkv 211.84M ├──02、15 NLP-推荐系统》 | ├──02、15 NLP-推荐系统》02、1. CAN泛读.mkv 118.79M | ├──02、15 NLP-推荐系统》03、2. CAN精读.mkv 98.24M | ├──02、15 NLP-推荐系统》04、3. CAN代码项目实践.mkv 102.35M | ├──02、15 NLP-推荐系统》05、4. MIND泛读.mkv 106.70M | ├──02、15 NLP-推荐系统》06、5. MIND精读.mkv 123.17M | ├──02、15 NLP-推荐系统》07、6. MIND代码项目实践.mkv 142.96M | ├──02、15 NLP-推荐系统》08、7. PLE泛读.mkv 91.06M | ├──02、15 NLP-推荐系统》09、8. PLE精读.mkv 66.22M | ├──02、15 NLP-推荐系统》10、9. PLE代码项目实践.mkv 114.18M | ├──02、15 NLP-推荐系统》11、10. DAT泛读.mkv 77.14M | ├──02、15 NLP-推荐系统》12、11. DAT精读.mkv 53.35M | ├──02、15 NLP-推荐系统》13、12. DAT代码项目实践.mkv 51.96M | ├──02、15 NLP-推荐系统》14、13. FIBINET泛读.mkv 55.37M | ├──02、15 NLP-推荐系统》15、14. FIBINET精读.mkv 41.00M | └──02、15 NLP-推荐系统》16、15. FIBINET代码项目实践.mkv 75.85M ├──03、学前须知》 | └──03、学前须知》01、效率提升3倍的Paper 阅读方法.mkv 123.61M ├──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 22.56M | ├──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 13.93M | ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》04、第二章 Python 基本语法元素.mkv 55.30M | ├──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 30.66M | ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》06、第三章 基本数据类型.mkv 43.05M | ├──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 23.93M | ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》08、第四章 组合数据类型.mkv 45.20M | ├──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 34.82M | ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》10、第五章 程序控制结构.mkv 39.19M | ├──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 10.90M | ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》12、第六章 函数-面向过程的编程.mkv 60.76M | ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》13、【作业讲解】第六章：函数.mkv 20.11M | ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》14、第七章 类-面向对象的编程.mkv 38.48M | ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》15、【作业讲解】第七章：类.mkv 12.41M | ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》16、第八章 文件、异常和模块.mkv 57.66M | ├──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 5.42M | ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》18、第九章 有益的探索.mkv 60.40M | ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》19、【作业讲解】第九章：有益的探索.mkv 13.01M | ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》20、第十章 Python标准库.mkv 43.29M | ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》21、【作业讲解】第十章：Python标准库.mkv 6.85M | ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》22、第十一章 科学计算库—Numpy应用.mkv 39.53M | ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》23、【作业讲解】第十一章：Numpy库.mkv 12.13M | ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》24、第十二章 Pandas库.mkv 72.76M | ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》25、【作业讲解】第十二章：Pandas库.mkv 15.46M | ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》26、第十三章 Matplotlib.mkv 50.74M | ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》27、【作业讲解】第十三章：Matplotlib.mkv 18.32M | ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》28、第十四章 Sklearn常规用法.mkv 28.53M | ├──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 25.44M | └──04、01 Python · AI&数据科学入门》30、第十五章 再谈编程.mkv 34.04M ├──05、02 PyTorch》 | ├──05、02 PyTorch》02、【必看】深入浅出PyTorch.mkv 103.55M | ├──05、02 PyTorch》03、【第一周】PyTorch简介与安装.mkv 56.61M | ├──05、02 PyTorch》04、【第一周】补充-pytorch开发环境安装.mkv 164.59M | ├──05、02 PyTorch》05、【第一周】张量简介与创建.mkv 54.04M | ├──05、02 PyTorch》06、【第一周】张量操作与线性回归.mkv 66.20M | ├──05、02 PyTorch》07、【第一周】计算图与动态图机制.mkv 34.11M | ├──05、02 PyTorch》08、【第一周】autograd与逻辑回归.mkv 68.38M | ├──05、02 PyTorch》09、【第一周】作业讲解1.mkv 30.03M | ├──05、02 PyTorch》10、【第一周】作业讲解2.mkv 22.93M | ├──05、02 PyTorch》11、【第一周】作业讲解3.mkv 22.80M | ├──05、02 PyTorch》12、【第二周】数据读取机制Dataloader与Dataset.mkv 63.23M | ├──05、02 PyTorch》13、【第二周】数据预处理transforms模块机制.mkv 62.89M | ├──05、02 PyTorch》14、【第二周】二十二种transforms数据预处理方法.mkv 118.45M | ├──05、02 PyTorch》15、【第二周】学会自定义transforms方法.mkv 136.59M | ├──05、02 PyTorch》16、【第二周】作业讲解.mkv 94.94M | ├──05、02 PyTorch》17、【第三周】模型创建步骤与nn.Module.mkv 66.95M | ├──05、02 PyTorch》18、【第三周】模型容器与AlexNet构建.mkv 71.56M | ├──05、02 PyTorch》19、【第三周】nn网络层-卷积层.mkv 75.62M | ├──05、02 PyTorch》20、【第三周】nn网络层-池化-线性-激活函数层.mkv 75.57M | ├──05、02 PyTorch》21、【第三周】作业讲解.mkv 65.24M | ├──05、02 PyTorch》22、【第四周】权值初始化.mkv 64.54M | ├──05、02 PyTorch》23、【第四周】损失函数（一）.mkv 111.99M | ├──05、02 PyTorch》24、【第四周】损失函数(二).mkv 115.92M | ├──05、02 PyTorch》25、【第四周】优化器optimizer的概念.mkv 69.74M | ├──05、02 PyTorch》26、【第四周】torch.optim.SGD.mkv 94.87M | ├──05、02 PyTorch》27、【第四周】作业讲解.mkv 28.67M | ├──05、02 PyTorch》28、【第五周】学习率调整策略.mkv 90.84M | ├──05、02 PyTorch》29、【第五周】TensorBoard简介与安装.mkv 44.92M | ├──05、02 PyTorch》30、【第五周】TensorBoard使用（一）.mkv 85.95M | ├──05、02 PyTorch》31、【第五周】TensorBoard使用（二）.mkv 128.18M | ├──05、02 PyTorch》32、【第五周】hook函数与CAM可视化.mkv 106.22M | ├──05、02 PyTorch》33、【第五周】作业讲解.mkv 40.37M | ├──05、02 PyTorch》34、【第六周】正则化之weight_decay.mkv 65.97M | ├──05、02 PyTorch》35、【第六周】Batch Normalization.mkv 106.68M | ├──05、02 PyTorch》36、【第六周】Normalizaiton_layers.mkv 69.19M | ├──05、02 PyTorch》37、【第六周】正则化之Dropout.mkv 73.76M | ├──05、02 PyTorch》38、【第六周】作业讲解.mkv 38.44M | ├──05、02 PyTorch》39、【第七周】模型保存与加载.mkv 46.08M | ├──05、02 PyTorch》40、【第七周】模型finetune.mkv 70.48M | ├──05、02 PyTorch》41、【第七周】GPU的使用.mkv 77.36M | ├──05、02 PyTorch》42、【第七周】PyTorch常见报错.mkv 68.49M | ├──05、02 PyTorch》43、【第七周】作业讲解.mkv 19.67M | ├──05、02 PyTorch》44、【第八周】图像分类一瞥.mkv 106.50M | ├──05、02 PyTorch》45、【第八周】图像分割一瞥.mkv 128.41M | ├──05、02 PyTorch》46、【第八周】图像目标检测一瞥（上）.mkv 95.48M | ├──05、02 PyTorch》47、【第八周】图像目标检测一瞥（下）.mkv 157.19M | ├──05、02 PyTorch》48、【第九周】生成对抗网络一瞥.mkv 110.64M | └──05、02 PyTorch》49、【第九周】循环神经网络一瞥.mkv 71.28M ├──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 10.81M | ├──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 35.78M | ├──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 74.63M | ├──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 44.57M | ├──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 45.23M | ├──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 34.37M | ├──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 13.00M | ├──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 38.37M | ├──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 25.38M | ├──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 29.03M | ├──06、人工智能数学基础》15、【第二章 线性代数(下)】章节导读.mkv 7.14M | ├──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 48.46M | ├──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 20.47M | ├──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 85.05M | ├──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 22.47M | ├──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 74.11M | ├──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 52.55M | ├──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 35.99M | ├──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 59.40M | ├──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 31.44M | ├──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 29.83M | ├──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 53.11M | ├──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 46.64M | ├──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 47.60M | ├──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 47.14M | ├──06、人工智能数学基础》30、【第三章 微积分】-04 不定积分.mkv 29.56M | ├──06、人工智能数学基础》31、【第三章 微积分】-05 定积分.mkv 29.44M | ├──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 45.28M | ├──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 54.86M | ├──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 43.06M | ├──06、人工智能数学基础》35、【第三章 微积分】-09 矩阵的求导.mkv 52.45M | ├──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 48.63M | ├──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 50.22M | ├──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 39.09M | ├──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 43.46M | ├──06、人工智能数学基础》40、【第四章 概率论】-04期望与方差part1.mkv 47.91M | ├──06、人工智能数学基础》41、【第四章 概率论】-05期望与方差part2.mkv 19.72M | ├──06、人工智能数学基础》42、【第四章 概率论】-06参数的估计.mkv 48.33M | ├──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 45.64M | ├──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 42.04M | └──06、人工智能数学基础》45、【第五章 最优化】-3 约束最优化.mkv 46.79M ├──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 38.15M | ├──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 26.37M | ├──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 28.86M | ├──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 15.57M | ├──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 39.66M | ├──07、04 神经网络基础知识》07、02-卷积神经网络-0.mkv 28.88M | ├──07、04 神经网络基础知识》08、02-卷积神经网络-1.mkv 51.75M | ├──07、04 神经网络基础知识》09、02-卷积神经网络-2.mkv 22.11M | ├──07、04 神经网络基础知识》10、03-循环神经网络-0.mkv 20.50M | ├──07、04 神经网络基础知识》11、03-循环神经网络-1.mkv 37.91M | └──07、04 神经网络基础知识》12、03-循环神经网络-2.mkv 26.61M ├──08、05 NLP基础知识》 | ├──08、05 NLP基础知识》02、1-1 前言..mkv 152.17M | ├──08、05 NLP基础知识》03、1-2 研究方向概述..mkv 112.22M | ├──08、05 NLP基础知识》04、2-1 预备知识..mkv 60.53M | ├──08、05 NLP基础知识》05、2-2 NLP问题中的特征..mkv 61.23M | ├──08、05 NLP基础知识》06、2-3 特征输入..mkv 108.19M | ├──08、05 NLP基础知识》07、2-4 文本的向量化表示与案例实现..mkv 80.70M | ├──08、05 NLP基础知识》08、3-1 统计语言模型简介与案例实现..mkv 185.40M | ├──08、05 NLP基础知识》09、3-2 语言模型任务评估..mkv 104.25M | ├──08、05 NLP基础知识》10、3-3 神经语言模型简介与代码实现..mkv 191.58M | ├──08、05 NLP基础知识》11、3-4 预训练的词表示及其使用实例..mkv 66.70M | ├──08、05 NLP基础知识》12、4-1 word2vec原理..mkv 129.80M | ├──08、05 NLP基础知识》13、4-2 word2vec代码复现..mkv 207.33M | ├──08、05 NLP基础知识》14、4-3 word2vec项目实战展示..mkv 96.70M | ├──08、05 NLP基础知识》15、4-4 BERT使用实战讲解..mkv 131.83M | ├──08、05 NLP基础知识》16、4-5 MLP模型与实战..mkv 122.72M | ├──08、05 NLP基础知识》17、4-6 RNN模型原理、代码复现与实战..mkv 186.45M | ├──08、05 NLP基础知识》18、5-1 HMM序列标注..mkv 47.47M | ├──08、05 NLP基础知识》19、5-2 HMM模型简介..mkv 121.17M | ├──08、05 NLP基础知识》20、5-3 HMM样本生成..mkv 112.77M | ├──08、05 NLP基础知识》21、5-4 HMM训练..mkv 71.39M | ├──08、05 NLP基础知识》22、5-5 HMM预测..mkv 107.47M | └──08、05 NLP基础知识》23、5-6 HMM代码实现..mkv 142.76M ├──09、06 NLP-baseline》 | ├──09、06 NLP-baseline》02、NLP baseline 开营仪式.mkv 79.36M | ├──09、06 NLP-baseline》03、1.1 word2vec1-1背景知识.mkv 79.62M | ├──09、06 NLP-baseline》04、1.2 word2vec1-2论文泛读.mkv 66.15M | ├──09、06 NLP-baseline》05、1.3 word2vec2-1对比模型.mkv 64.54M | ├──09、06 NLP-baseline》06、1.4 word2vec2-2原理.mkv 39.67M | ├──09、06 NLP-baseline》07、1.5 word2vec2-3word2vec关键技术.mkv 51.67M | ├──09、06 NLP-baseline》08、1.6 word2vec2-4模型复杂度.mkv 24.93M | ├──09、06 NLP-baseline》09、1.7 word2vec2-5实验结果.mkv 62.59M | ├──09、06 NLP-baseline》10、1.8 word2vec3-1代码部分上.mkv 103.47M | ├──09、06 NLP-baseline》11、1.9 word2vec3-2代码部分下.mkv 129.38M | ├──09、06 NLP-baseline》12、02glove-01-_背景介绍..mkv 28.89M | ├──09、06 NLP-baseline》13、02 glove-02-_研究成果及意义.mkv 12.22M | ├──09、06 NLP-baseline》14、02glove-03-论文概述.mkv 87.03M | ├──09、06 NLP-baseline》15、02glove-04-模型精讲.mkv 46.79M | ├──09、06 NLP-baseline》16、02 glove-05-实验分析..mkv 21.96M | ├──09、06 NLP-baseline》17、02glove-06-数据处理.mkv 23.36M | ├──09、06 NLP-baseline》18、02 glove-07-型及训练测试.mkv 24.23M | ├──09、06 NLP-baseline》19、03char_embedding-01-背景介绍..mkv 34.58M | ├──09、06 NLP-baseline》20、03 char_embedding-02-研究成果及意义.mkv 27.43M | ├──09、06 NLP-baseline》21、03char_embedding-03-论文概述.mkv 34.23M | ├──09、06 NLP-baseline》22、03 char_embedding-04-模型详解.mkv 48.84M | ├──09、06 NLP-baseline》23、03 char_embedding-05-语言模型实验分析.mkv 48.84M | ├──09、06 NLP-baseline》24、03 char_embedding-06-词性标注实验分析及论文总结.mkv 45.54M | ├──09、06 NLP-baseline》25、03 char_embedding-07-环境配置.mkv 30.18M | ├──09、06 NLP-baseline》26、03 char_embedding-08-数据处理.mkv 49.92M | ├──09、06 NLP-baseline》27、03 char_embedding-09-模型构建及训练和测试.mkv 34.67M | ├──09、06 NLP-baseline》28、04textcnn-01-textcnn背景介绍.mkv 23.05M | ├──09、06 NLP-baseline》29、04textcnn-02-textcnn研究成果及意义.mkv 13.99M | ├──09、06 NLP-baseline》30、04 textcnn-03-textcnn模型简介.mkv 43.38M | ├──09、06 NLP-baseline》31、04 textcnn-04-textcnn模型详解.mkv 38.33M | ├──09、06 NLP-baseline》32、04textcnn-05-textcnn实验介绍.mkv 62.29M | ├──09、06 NLP-baseline》33、04 textcnn-06-textcnn超参选择.mkv 87.93M | ├──09、06 NLP-baseline》34、04 textcnn-07-textcnn数据处理以及模型构建..mkv 48.71M | ├──09、06 NLP-baseline》35、04 textcnn-08-textcnn训练及测试.mkv 41.36M | ├──09、06 NLP-baseline》36、05-chartextcnn_1_论文导读..mkv 41.21M | ├──09、06 NLP-baseline》37、05-chartextcnn_2_1_模型总览及简介.mkv 50.58M | ├──09、06 NLP-baseline》38、05-chartextcnn_2_2_模型详解.mkv 43.43M | ├──09、06 NLP-baseline》39、05-chartextcnn_2_3_实验分析及讨论.mkv 48.78M | ├──09、06 NLP-baseline》40、05-chartextcnn_3_1_数据处理.mkv 36.76M | ├──09、06 NLP-baseline》41、05-chartextcnn_3_2_模型定义及训练和测试.mkv 39.50M | ├──09、06 NLP-baseline》42、06-fasttext_1_研究背景及意义.mkv 36.39M | ├──09、06 NLP-baseline》43、06-fasttext_2_1_fasttext模型上.mkv 40.99M | ├──09、06 NLP-baseline》44、06-fasttext_2_2_fasttext模型下.mkv 38.25M | ├──09、06 NLP-baseline》45、06-fasttext_2_3_fasttext实验.mkv 23.84M | ├──09、06 NLP-baseline》46、06-fasttext_3_1_fasttext数据读取.mkv 37.59M | ├──09、06 NLP-baseline》47、06-fasttext_3_2_fasttext模型及训练测试.mkv 21.07M | ├──09、06 NLP-baseline》48、07 deep_nmt_1_1_论文简介以及BLEU介绍.mkv 24.49M | ├──09、06 NLP-baseline》49、07 deep_nmt_1_2_背景介绍和研究成果及意义.mkv 40.04M | ├──09、06 NLP-baseline》50、07 deep_nmt_2_1_deep_nmt模型详解1.mkv 46.86M | ├──09、06 NLP-baseline》51、07 deep_nmt_2_2_deep_nmtm模型详解2.mkv 37.83M | ├──09、06 NLP-baseline》52、07 deep_nmt_2_3_实验结果及总结.mkv 39.07M | ├──09、06 NLP-baseline》53、07 deep_nmt_3_1_机器翻译数据处理和代码简介.mkv 48.23M | ├──09、06 NLP-baseline》54、07 deep_nmt_3_2_模型和训练及测试.mkv 45.52M | ├──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 32.98M | ├──09、06 NLP-baseline》56、08 attention_nmt_1_2_背景介绍_研究成果及意义.mkv 39.68M | ├──09、06 NLP-baseline》57、08 attention_nmt_2_1_论文总览..mkv 48.38M | ├──09、06 NLP-baseline》58、08 attention_nmt_2_2模型详解..mkv 49.56M | ├──09、06 NLP-baseline》59、08 attention_nmt_2_3_实验结果及分析.mkv 48.68M | ├──09、06 NLP-baseline》60、08 attention_nmt_3_1_deep_nmt实现.mkv 89.75M | ├──09、06 NLP-baseline》61、08 attention_nmt_3_2_fairseq.mkv 84.72M | ├──09、06 NLP-baseline》62、09 han_attention_1_1_前期储备知识介绍.mkv 25.41M | ├──09、06 NLP-baseline》63、09 han_attention_1_2_研究背景成果及意义..mkv 38.71M | ├──09、06 NLP-baseline》64、09 han_attention_2_1_论文总览.mkv 56.09M | ├──09、06 NLP-baseline》65、09 han_attention_2_2_模型详解.mkv 36.92M | ├──09、06 NLP-baseline》66、09 han_attention_2_3_实验结果及论文总结.mkv 120.25M | ├──09、06 NLP-baseline》67、09 han_attention_3_1_数据读取.mkv 52.83M | ├──09、06 NLP-baseline》68、09 han_attention_3_2_模型实现及训练和测试.mkv 51.71M | ├──09、06 NLP-baseline》69、10 sgm_1_1_多标签分类介绍..mkv 19.69M | ├──09、06 NLP-baseline》70、10 sgm_1_2_背景知识和研究成果及意义.mkv 58.03M | ├──09、06 NLP-baseline》71、10 sgm_2_1_论文简介.mkv 50.81M | ├──09、06 NLP-baseline》72、10 sgm_2_2_模型详解..mkv 27.89M | ├──09、06 NLP-baseline》73、10 sgm_2_3_实验结果及分析.mkv 52.15M | ├──09、06 NLP-baseline》74、10 sgm_3_1_数据处理.mkv 45.40M | └──09、06 NLP-baseline》75、10 sgm_3_2_模型实现..mkv 74.06M ├──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 66.78M | ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》03、1.2- BiLSTM-CRF-论文算法总览.mkv 36.74M | ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》04、1.3-BiLSTM-CRF模型结构.mkv 27.55M | ├──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 22.59M | ├──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 14.80M | ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》07、1.6- BiLSTM-CRF代码讲解.mkv 44.44M | ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》08、1.7- BiLSTM-CRF-NCR-Fpp代码详解.mkv 49.23M | ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》09、2.1_LatticeLSTM论文研究背景.mkv 74.91M | ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》10、2.2_LatticeLSTM模型总览..mkv 27.34M | ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》11、2.3_LatticeLSTM模型细节.mkv 25.24M | ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》12、2.4_LatticeLSTM论文实验与总结.mkv 11.05M | ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》13、2.5_LatticeLSTM代码讲解..mkv 88.61M | ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》14、3.1_LR-CNN论文研究背景.mkv 78.05M | ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》15、3.2_LR-CNN模型总览.mkv 23.62M | ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》16、3.3_LR-CNN模型细节.mkv 19.87M | ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》17、3.4_LR-CNN模型细节2..mkv 13.75M | ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》18、3.5_LR-CNN论文代码讲解..mkv 44.43M | ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》19、4.1_LGN论文研究背景..mkv 81.93M | ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》20、4.2_LGN模型总览..mkv 12.85M | ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》21、4.3_LGN模型详解.mkv 17.23M | ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》22、4.4_LGN代码讲解.mkv 26.42M | ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》23、5.1_TENER论文研究背景.mkv 137.09M | ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》24、5.2_TENER模型总览.mkv 49.63M | ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》25、5.3_TENER模型详解.mkv 72.78M | ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》26、5.4_TENER模型总结.mkv 30.15M | ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》27、5.5_TENER模型代码.mkv 73.36M | ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》28、6-1_Soft_Lexicon论文研究背景..mkv 130.51M | ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》29、6-2_Soft_Lexicon模型总览.mp4.mkv 27.98M | ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》30、6-3_Soft_Lexicon模型详解..mkv 24.14M | ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》31、6-4_Soft_Lexicon模型总结..mkv 61.13M | └──10、07 信息抽取-命名实体识别》32、6-5_Soft_Lexicon模型代码..mkv 46.15M ├──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 222.57M | ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》03、01 cnn_for-re-01.mp4（新版）.mkv 41.20M | ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》04、01 cnn_for-re-02.mp4（新版）.mkv 53.55M | ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》05、01 cnn_for-re-03.mp4（新版）.mkv 56.90M | ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》06、01 cnn_for-re-04.mp4（新版）.mkv 67.45M | ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》07、01 cnn_for-re-05.mp4（新版）.mkv 53.36M | ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》08、01 code_cnn_for_re-06（新版）.mkv 77.94M | ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》09、01 code_cnn_for_re-07（新版）.mkv 76.29M | ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》10、01 code_cnn_for_re-08（新版）.mkv 88.95M | ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》11、01 code_cnn_for_re-09（新版）.mkv 103.43M | ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》12、01 code_cnn_for_re-10（新版）.mkv 59.76M | ├──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 63.74M | ├──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 52.01M | ├──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 62.61M | ├──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 38.75M | ├──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 83.55M | ├──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 39.43M | ├──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 64.57M | ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》20、02 pcnn_code-8-数据处理2（新版）.mkv 48.79M | ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》21、02 pcnn_code-9-模型定义（新版）.mkv 64.54M | ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》22、02 pcnn_code-10-模型训练1（新版）.mkv 46.77M | ├──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 96.84M | ├──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 56.28M | ├──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 85.90M | ├──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 121.00M | ├──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 87.87M | ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》28、03 lstmatt_2_模型及实验（新版）.mkv 84.46M | ├──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 91.06M | ├──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 105.53M | ├──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 93.61M | ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》32、4.1 LSTM-LSTM-bias 背景介绍.（旧版）.mkv 71.00M | ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》33、4.2 LSTM-LSTM-bias模型详解.（旧版）.mkv 91.63M | ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》34、4.3 LSTM-LSTM-bias代码实战（旧版）.mkv 151.05M | ├──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 77.73M | ├──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 61.51M | ├──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 83.44M | ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》38、04 novel_tagging_paper_4_模型（新版）.mkv 64.79M | ├──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 120.29M | ├──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 107.74M | ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》41、04 novel_tagging_paper_5_实验（新版）.mkv 36.17M | ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》42、05 casrel_paper_0（新版）.mkv 55.00M | ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》43、05 casrel_paper_1（新版）.mkv 34.01M | ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》44、05 casrel_paper_2（新版）.mkv 57.32M | ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》45、05 casrel_paper_3（新版）.mkv 53.37M | ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》46、05 casrel_paper_4（新版）.mkv 53.62M | ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》47、05 casrel_code_5（新版）.mkv 71.51M | ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》48、05 casrel_code_6（新版）.mkv 93.40M | ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》49、05 casrel_code_7（新版）.mkv 93.61M | └──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》50、05 casrel_code_8（新版）.mkv 119.63M ├──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 53.26M | ├──12、08 NLP-预训练模型》03、01transformer-02-attention回顾.mkv 54.19M | ├──12、08 NLP-预训练模型》04、01transformer-03-模型框架和self_attention.mkv 55.85M | ├──12、08 NLP-预训练模型》05、01transformer-04-模型小trick..mkv 96.70M | ├──12、08 NLP-预训练模型》06、01transformer-05-代码框架部分和encoder.mkv 105.28M | ├──12、08 NLP-预训练模型》07、01transformer-06-代码decoder和self_attention.mkv 98.23M | ├──12、08 NLP-预训练模型》08、01transformer-07-代码训练部分和预测部分.mkv 156.37M | ├──12、08 NLP-预训练模型》09、02transformer_xl-01-论文背景..mkv 65.83M | ├──12、08 NLP-预训练模型》10、02transformer_xl-02-vallini model回顾..mkv 52.17M | ├──12、08 NLP-预训练模型》11、02transformer_xl-03-片段级递归机制..mkv 47.51M | ├──12、08 NLP-预训练模型》12、02transformer_xl-04-相对位置编码和小trick..mkv 53.59M | ├──12、08 NLP-预训练模型》13、02transformer_xl-05-论文总结..mkv 94.00M | ├──12、08 NLP-预训练模型》14、02transformerxl-06-代码数据准备..mkv 58.82M | ├──12、08 NLP-预训练模型》15、02transformerxl-07-代码self attention..mkv 132.05M | ├──12、08 NLP-预训练模型》16、02transformer_xl-08-代码update memory和adaptive.mkv 101.14M | ├──12、08 NLP-预训练模型》17、02transformer_xl-09-代码adaptive softmax2..mkv 151.16M | ├──12、08 NLP-预训练模型》18、03elmo-01-elmo的下游任务介绍..mkv 29.04M | ├──12、08 NLP-预训练模型》19、03elmo-02-feature_based和fine_tuning.mkv 24.26M | ├──12、08 NLP-预训练模型》20、03elmo-03-word2vec和charcnn回顾.mkv 19.15M | ├──12、08 NLP-预训练模型》21、03elmo-04-Bidirectional_language_models.mkv 22.20M | ├──12、08 NLP-预训练模型》22、03elmo-05-how to use emol..mkv 18.26M | ├──12、08 NLP-预训练模型》23、03elmo-06-论文回顾..mkv 67.67M | ├──12、08 NLP-预训练模型》24、03elmo-07-代码预处理部分.mkv 78.29M | ├──12、08 NLP-预训练模型》25、03elmo-08-代码模型结构部分.mkv 102.25M | ├──12、08 NLP-预训练模型》26、03elmo-09-代码crf流程..mkv 42.40M | ├──12、08 NLP-预训练模型》27、03elmo-10-代码crf实现..mkv 143.87M | ├──12、08 NLP-预训练模型》28、04gpt-01-nlp下游任务介绍.mkv 40.46M | ├──12、08 NLP-预训练模型》29、04gpt-02-transformer回顾.mkv 32.37M | ├──12、08 NLP-预训练模型》30、04gpt-03-预训练和fine-tuning.mkv 23.39M | ├──12、08 NLP-预训练模型》31、04gpt-04-输入转换.mkv 17.50M | ├──12、08 NLP-预训练模型》32、04gpt-05-论文回顾..mkv 50.40M | ├──12、08 NLP-预训练模型》33、04gpt-06-代码流程和建立vocab.mkv 70.76M | ├──12、08 NLP-预训练模型》34、04gpt-07-代码与处理部分.mkv 52.48M | ├──12、08 NLP-预训练模型》35、04gpt-08-代码trasform_roc部分.mkv 21.58M | ├──12、08 NLP-预训练模型》36、04gpt-09-代码transformer_model部分.mkv 57.92M | ├──12、08 NLP-预训练模型》37、04gpt-10-代码两种loss的计算.mkv 43.94M | ├──12、08 NLP-预训练模型》38、04gpt-11-代码训练部分.mkv 51.88M | ├──12、08 NLP-预训练模型》39、05bert-01-bert的背景和glue benchmark..mkv 27.87M | ├──12、08 NLP-预训练模型》40、05bert-02-论文导读和bert 衍生模型..mkv 26.39M | ├──12、08 NLP-预训练模型》41、05bert-03-bert、gtp、elmo的比较.mkv 14.58M | ├──12、08 NLP-预训练模型》42、05bert-04-bert model和pre-training部分.mkv 28.48M | ├──12、08 NLP-预训练模型》43、05bert-05-bert的fine-tuning部分.mkv 20.46M | ├──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 37.48M | ├──12、08 NLP-预训练模型》45、05bert-07-代码fine-tuning训练部分.mkv 24.08M | ├──12、08 NLP-预训练模型》46、05bert-08-代码bert pretrain的NSP.mkv 43.80M | ├──12、08 NLP-预训练模型》47、05bert-09-代码pertrain预处理.mkv 60.81M | ├──12、08 NLP-预训练模型》48、05bert-10-代码bert-pretrain的transformer部分..mkv 47.08M | ├──12、08 NLP-预训练模型》49、05bert-11-代码bert pretrain的loss计算..mkv 59.92M | ├──12、08 NLP-预训练模型》50、06ulmfit-01-uimfit背景介绍.mkv 37.51M | ├──12、08 NLP-预训练模型》51、06ulmfit-02-awdLstm回顾..mkv 20.91M | ├──12、08 NLP-预训练模型》52、06ulmfit-03-下三角学习率.mkv 20.58M | ├──12、08 NLP-预训练模型》53、06ulmfit-04-classifier fine tuning..mkv 18.11M | ├──12、08 NLP-预训练模型》54、06ulmfit-05-论文回顾.mkv 80.46M | ├──12、08 NLP-预训练模型》55、06ulmfit-06-代码fine tuning部分.mkv 50.31M | ├──12、08 NLP-预训练模型》56、06ulmfit-07-代码逐层解冻和预测.mkv 36.63M | ├──12、08 NLP-预训练模型》57、06ulmfit-08-代码pycharm lm部分..mkv 42.29M | ├──12、08 NLP-预训练模型》58、07albert-01-albert背景介绍.mkv 46.97M | ├──12、08 NLP-预训练模型》59、07albert-02-轻量级bert回顾.mkv 42.60M | ├──12、08 NLP-预训练模型》60、07albert-03-embedding layer的因式分解.mkv 55.15M | ├──12、08 NLP-预训练模型》61、07albert-04-albert跨层参数共享.mkv 28.91M | ├──12、08 NLP-预训练模型》62、07albert-05-NSP任务和论文回顾..mkv 108.88M | ├──12、08 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NLP-预训练模型》79、09xlnet-04-排列lm的mask实现.mkv 40.57M | ├──12、08 NLP-预训练模型》80、09xlnet-05-传统lm存在的问题..mkv 32.56M | ├──12、08 NLP-预训练模型》81、09xlnet-06-Two Stream Self-attention..mkv 56.33M | ├──12、08 NLP-预训练模型》82、09xlnet-07-xlnet论文回顾.mkv 69.35M | ├──12、08 NLP-预训练模型》83、09xlnet-08-代码xlnet的fine-tuning..mkv 61.78M | ├──12、08 NLP-预训练模型》84、09xlnet-09-代码xlnet的mask..mkv 180.55M | ├──12、08 NLP-预训练模型》85、09xlnet-10-代码xlnet的self attention..mkv 126.95M | ├──12、08 NLP-预训练模型》86、10electra-01-electra背景介绍..mkv 56.59M | ├──12、08 NLP-预训练模型》87、10electra-02-gan的回顾..mkv 43.00M | ├──12、08 NLP-预训练模型》88、10electra-03-electra的生成器和判别器详解..mkv 38.97M | ├──12、08 NLP-预训练模型》89、10electra-04-论文回顾..mkv 84.85M | ├──12、08 NLP-预训练模型》90、10electra-05-代码electra训练流程..mkv 106.36M | ├──12、08 NLP-预训练模型》91、10electra-06-代码预处理部分..mkv 123.43M | ├──12、08 NLP-预训练模型》92、10electra-07-代码生成器和判别器..mkv 126.26M | └──12、08 NLP-预训练模型》93、10electra-08-代码start training部分..mkv 120.19M ├──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 59.92M | ├──13、09 NLP-图神经网络》03、00图神经网络专题-02-开班课.mkv 34.39M | ├──13、09 NLP-图神经网络》04、02第二次直播答疑..mkv 72.01M | ├──13、09 NLP-图神经网络》05、03第三次直播答疑..mkv 50.57M | ├──13、09 NLP-图神经网络》06、05第五次直播答疑..mkv 44.09M | ├──13、09 NLP-图神经网络》07、01nodevec-01-研究背景.mkv 24.53M | ├──13、09 NLP-图神经网络》08、01nodevec-02-研究成果.mkv 43.82M | ├──13、09 NLP-图神经网络》09、01nodevec-03-图的应用.mkv 33.36M | ├──13、09 NLP-图神经网络》100、08gcn-09-gcn频域公式推导..mkv 73.58M | ├──13、09 NLP-图神经网络》101、08gcn-10-实验分析..mkv 80.77M | ├──13、09 NLP-图神经网络》102、08gcn-11-论文总结..mkv 41.25M | ├──13、09 NLP-图神经网络》103、08gcn-12-代码介绍..mkv 43.63M | ├──13、09 NLP-图神经网络》104、08gcn-13-读图预处理..mkv 51.03M | ├──13、09 NLP-图神经网络》105、08gcn-14-gcn模型实现及代码总结.mp4.mkv 49.05M | ├──13、09 NLP-图神经网络》106、09ggnn-01-研究背景..mkv 47.90M | ├──13、09 NLP-图神经网络》107、09ggnn-02-ggnn模型简介..mkv 33.75M | ├──13、09 NLP-图神经网络》108、09ggnn-03-研究成果研究意义..mkv 36.32M | ├──13、09 NLP-图神经网络》109、09ggnn-04-模型总览..mkv 63.70M | ├──13、09 NLP-图神经网络》10、01nodevec-04-模型结构&BFS&DFS.mkv 107.53M | ├──13、09 NLP-图神经网络》110、09ggnn-05-GRU模型简单回顾..mkv 27.46M | ├──13、09 NLP-图神经网络》111、09ggnn-06-GGNN模型细节..mkv 79.20M | ├──13、09 NLP-图神经网络》112、09ggnn-07-GGSNNs模型细节..mkv 55.17M | ├──13、09 NLP-图神经网络》113、09ggnn-08-bAbI任务..mkv 88.46M | ├──13、09 NLP-图神经网络》114、09ggnn-09-RNN图数据分析..mkv 30.46M | ├──13、09 NLP-图神经网络》115、09ggnn-10-实验分析&论文总结..mkv 60.07M | ├──13、09 NLP-图神经网络》116、09ggnn-11-代码介绍..mkv 44.74M | ├──13、09 NLP-图神经网络》117、09ggnn-12-读图..mkv 112.01M | ├──13、09 NLP-图神经网络》118、09ggnn-13-ggnn模型代码..mkv 154.17M | ├──13、09 NLP-图神经网络》119、09ggnn-14-模型训练和测试..mkv 39.97M | ├──13、09 NLP-图神经网络》11、01nodevec-05-模型算法&alias算法.mkv 191.90M | ├──13、09 NLP-图神经网络》120、10mpnn-01-研究背景..mkv 41.16M | ├──13、09 NLP-图神经网络》121、10mpnn-02-mpnn框架简介..mkv 26.50M | ├──13、09 NLP-图神经网络》122、10mpnn-03-研究成果研究意义..mkv 37.56M | ├──13、09 NLP-图神经网络》123、10mpnn-04-模型总览..mkv 85.54M | ├──13、09 NLP-图神经网络》124、10mpnn-05-mpnn框架..mkv 27.55M | ├──13、09 NLP-图神经网络》125、10mpnn-06-mpnn代表模型..mkv 130.75M | ├──13、09 NLP-图神经网络》126、10mpnn-07-化学分子预测模型..mkv 111.05M | ├──13、09 NLP-图神经网络》127、10mpnn-08-set2set模型..mkv 75.16M | ├──13、09 NLP-图神经网络》128、10mpnn-09-专题总结..mkv 41.94M | ├──13、09 NLP-图神经网络》129、10mpnn-10-实验分析..mkv 72.38M | ├──13、09 NLP-图神经网络》12、01nodevec-06-实验分析.mkv 140.14M | ├──13、09 NLP-图神经网络》130、10mpnn-11-论文总结..mkv 51.85M | ├──13、09 NLP-图神经网络》131、10mpnn-12-代码介绍..mkv 68.93M | ├──13、09 NLP-图神经网络》132、10mpnn-13-构造图..mkv 118.56M | ├──13、09 NLP-图神经网络》133、10mpnn-14-DataLoader封装..mkv 50.74M | ├──13、09 NLP-图神经网络》134、10mpnn-15-mpnn框架代码..mkv 109.56M | ├──13、09 NLP-图神经网络》135、10mpnn-16-模型训练和测试..mkv 37.55M | ├──13、09 NLP-图神经网络》13、01nodevec-07-论文总结.mkv 64.72M | ├──13、09 NLP-图神经网络》14、01nodevec-08-代码整体介绍.mkv 98.25M | ├──13、09 NLP-图神经网络》15、01nodevec-09-代码节点和边的alias实现.mkv 107.56M | ├──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 45.73M | ├──13、09 NLP-图神经网络》17、01nodevec-11-代码结果展示和总结.mkv 20.72M | ├──13、09 NLP-图神经网络》18、02-line-01-论文背景..mkv 54.02M | ├──13、09 NLP-图神经网络》19、02-line-02-研究成果研究意义..mkv 64.65M | ├──13、09 NLP-图神经网络》20、02-line-03-前期知识..mkv 40.10M | ├──13、09 NLP-图神经网络》21、02-line-04-一二阶相似度..mkv 129.42M | ├──13、09 NLP-图神经网络》22、02-line-05-模型优化时间复杂度..mkv 102.21M | ├──13、09 NLP-图神经网络》23、02-line-06-实验分析一..mkv 129.07M | ├──13、09 NLP-图神经网络》24、02-line-07-实验分析二..mkv 52.30M | ├──13、09 NLP-图神经网络》25、02-line-08-论文总结..mkv 90.22M | ├──13、09 NLP-图神经网络》26、02-line-09-代码读图..mkv 44.00M | ├──13、09 NLP-图神经网络》27、02-line-10-代码aliasSampling..mkv 64.10M | ├──13、09 NLP-图神经网络》28、02-line-11-代码line模型实现..mkv 115.73M | ├──13、09 NLP-图神经网络》29、03-sdne-01-论文背景..mkv 34.54M | ├──13、09 NLP-图神经网络》30、03-sdne-02-前期知识..mkv 40.70M | ├──13、09 NLP-图神经网络》31、03-sdne-03-研究成果..mkv 38.41M | ├──13、09 NLP-图神经网络》32、03sdne-04-模型结构..mkv 81.64M | ├──13、09 NLP-图神经网络》33、03sdne-05-一二阶相似度..mkv 92.35M | ├──13、09 NLP-图神经网络》34、03sdne-06-自编码器&稀疏性问题..mkv 105.94M | ├──13、09 NLP-图神经网络》35、03sdne-07-优化方法&时间复杂度..mkv 115.29M | ├──13、09 NLP-图神经网络》36、03sdne-08-实验设置介绍..mkv 136.86M | ├──13、09 NLP-图神经网络》37、03sdne-09-实验分析..mkv 101.44M | ├──13、09 NLP-图神经网络》38、03sdne-10-代码模型训练..mkv 69.25M | ├──13、09 NLP-图神经网络》39、03sdne-11-代码sdne模型实现..mkv 64.56M | ├──13、09 NLP-图神经网络》40、03sdne-12-代码模型训练..mkv 60.57M | ├──13、09 NLP-图神经网络》41、04metapath2vec-01-研究背景..mkv 47.88M | ├──13、09 NLP-图神经网络》42、04metapath2vec-02-研究成果..mkv 62.24M | ├──13、09 NLP-图神经网络》43、04metapath2vec-03-异质网络skip2gram..mkv 83.85M | ├──13、09 NLP-图神经网络》44、04metapath2vec-04-算法细节..mkv 131.35M | ├──13、09 NLP-图神经网络》45、04metapath2vec-05-实验分析..mkv 137.72M | ├──13、09 NLP-图神经网络》46、04metapath2vec-06-论文总结..mkv 53.27M | ├──13、09 NLP-图神经网络》47、04metapath2vec-07-代码dgl平台介绍..mkv 45.22M | ├──13、09 NLP-图神经网络》48、04metapath2vec-08-代码生成meta-path训练集..mkv 113.10M | ├──13、09 NLP-图神经网络》49、04metapath2vec-09-代码模型实现..mkv 94.38M | ├──13、09 NLP-图神经网络》50、04metapath2vec-10-代码模型训练..mkv 98.04M | ├──13、09 NLP-图神经网络》51、05transe-01-研究背景..mkv 43.03M | ├──13、09 NLP-图神经网络》52、05transe-02-研究成果研究意义..mkv 58.07M | ├──13、09 NLP-图神经网络》53、05transe-03-transE算法..mkv 68.75M | ├──13、09 NLP-图神经网络》54、05transe-04-transH算法..mkv 71.65M | ├──13、09 NLP-图神经网络》55、05transe-05-transR算法..mkv 81.53M | ├──13、09 NLP-图神经网络》56、05transe-06-transH算法..mkv 99.51M | ├──13、09 NLP-图神经网络》57、05transe-07-模型对比和总结..mkv 27.27M | ├──13、09 NLP-图神经网络》58、05transe-08-实验设置和分析..mkv 66.85M | ├──13、09 NLP-图神经网络》59、05transe-09-实验分析.mp4.mkv 48.97M | ├──13、09 NLP-图神经网络》60、05transe-10-论文总结..mkv 20.80M | ├──13、09 NLP-图神经网络》61、05transe-11-代码介绍..mkv 9.70M | ├──13、09 NLP-图神经网络》62、05transe-12-代码详解一..mkv 68.89M | ├──13、09 NLP-图神经网络》63、05transe-13-代码详解二..mkv 67.54M | ├──13、09 NLP-图神经网络》64、05transe-14-TransR等实现及代码总结..mkv 75.84M | ├──13、09 NLP-图神经网络》65、06gat-01-研究背景..mkv 38.59M | ├──13、09 NLP-图神经网络》66、06gat-02-图卷积消息传递..mkv 34.06M | ├──13、09 NLP-图神经网络》67、06gat-03-研究成果研究意义..mkv 37.53M | ├──13、09 NLP-图神经网络》68、06gat-04-gnn核心框架..mkv 97.46M | ├──13、09 NLP-图神经网络》69、06gat-05-gat算法讲解..mkv 56.07M | ├──13、09 NLP-图神经网络》70、06gat-06-各种attention总结..mkv 54.61M | ├──13、09 NLP-图神经网络》71、06gat-07-multi-head起源简介..mkv 29.76M | ├──13、09 NLP-图神经网络》72、06gat-08-GAT算法总结和实验设置..mkv 136.73M | ├──13、09 NLP-图神经网络》73、06gat-09-论文总结..mkv 52.47M | ├──13、09 NLP-图神经网络》74、06gat-10-代码介绍..mkv 78.10M | ├──13、09 NLP-图神经网络》75、06gat-11-代码设置参数&读图..mkv 66.59M | ├──13、09 NLP-图神经网络》76、06gat-12-邻接矩阵归一化..mkv 50.56M | ├──13、09 NLP-图神经网络》77、06gat-13-gat模型实现..mkv 95.60M | ├──13、09 NLP-图神经网络》78、06gat-14-gat模型训练及代码总结..mkv 57.53M | ├──13、09 NLP-图神经网络》79、07graphsage-01-研究背景..mkv 46.11M | ├──13、09 NLP-图神经网络》80、07graphsage-02-graphSAGE模型简介..mkv 27.28M | ├──13、09 NLP-图神经网络》81、07graphsage-03-研究成果研究意义..mkv 43.82M | ├──13、09 NLP-图神经网络》82、07graphsage-04-模型总览..mkv 33.28M | ├──13、09 NLP-图神经网络》83、07graphsage-05-算法详解..mkv 97.91M | ├──13、09 NLP-图神经网络》84、07graphsage-06-监督训练及aggregators..mkv 52.98M | ├──13、09 NLP-图神经网络》85、07graphsage-07-batch训练及WLtest..mkv 106.60M | ├──13、09 NLP-图神经网络》86、07graphsage-08-实验分析..mkv 92.23M | ├──13、09 NLP-图神经网络》87、07graphsage-09-代码介绍.mkv 52.40M | ├──13、09 NLP-图神经网络》88、07graphsage-10-读图读特征..mkv 50.08M | ├──13、09 NLP-图神经网络》89、07graphsage-11-mean-aggregator讲解..mkv 69.78M | ├──13、09 NLP-图神经网络》90、07graphsage-12-encoder讲解..mkv 43.68M | ├──13、09 NLP-图神经网络》91、07graphsage-13-模型训练及代码总结..mkv 37.27M | ├──13、09 NLP-图神经网络》92、08gcn-01-研究背景.cmproj..mkv 38.96M | ├──13、09 NLP-图神经网络》93、08gcn-02-gcn模型简介..mkv 33.43M | ├──13、09 NLP-图神经网络》94、08gcn-03-研究成果研究意义..mkv 38.91M | ├──13、09 NLP-图神经网络》95、08gcn-04-模型总览..mkv 41.49M | ├──13、09 NLP-图神经网络》96、08gcn-05-RGCN模型简介..mkv 101.38M | ├──13、09 NLP-图神经网络》97、08gcn-06-拉普拉斯矩阵..mkv 31.68M | ├──13、09 NLP-图神经网络》98、08gcn-07-图的频域变换..mkv 35.21M | └──13、09 NLP-图神经网络》99、08gcn-08-Chebyshev卷积核.mp4.mkv 33.36M ├──14、10 NLP-文本匹配》 | ├──14、10 NLP-文本匹配》02、01DSSM-00专题引言.mkv 29.04M | ├──14、10 NLP-文本匹配》03、01DSSM-01-学习目标..mkv 9.79M | ├──14、10 NLP-文本匹配》04、01DSSM-02-论文背景、贡献及意义.mkv 14.11M | ├──14、10 NLP-文本匹配》05、01DSSM-03摘要精读、总结.mkv 10.44M | ├──14、10 NLP-文本匹配》06、01DSSM-04-上节回顾.mkv 10.67M | ├──14、10 NLP-文本匹配》07、01DSSM-05-词哈希.mkv 17.54M | ├──14、10 NLP-文本匹配》08、01DSSM-06-DSSM整体结构.mkv 11.30M | ├──14、10 NLP-文本匹配》09、01DSSM-07-优化函数、实验与总结.mkv 13.91M | ├──14、10 NLP-文本匹配》100、10-代码讲解-11.mkv 102.90M | ├──14、10 NLP-文本匹配》10、01DSSM-08-代码总览.mkv 14.93M | ├──14、10 NLP-文本匹配》11、01DSSM-09-词哈希表的建立与数据载入.mkv 18.36M | ├──14、10 NLP-文本匹配》12、01DSSM-10-模型的搭建与训练、测试.mkv 19.42M | ├──14、10 NLP-文本匹配》13、02SiameseNet-01-孪生网络定义.mkv 11.92M | ├──14、10 NLP-文本匹配》14、02SiameseNet-02-论文背景、成果、意义.mkv 15.55M | ├──14、10 NLP-文本匹配》15、02SiameseNet-03-摘要带读、课程小节.mkv 7.32M | ├──14、10 NLP-文本匹配》16、02SiameseNet-04-SiameseNet整体结构..mkv 19.27M | ├──14、10 NLP-文本匹配》17、02SiameseNet-05-对比损失函数.mkv 9.05M | ├──14、10 NLP-文本匹配》18、02SiameseNet-06-实验设置与分析.mkv 11.62M | ├──14、10 NLP-文本匹配》19、02SiameseNet-07-复习、代码总览.mkv 18.67M | ├──14、10 NLP-文本匹配》20、02SiameseNet-08-data_load..mkv 14.12M | ├──14、10 NLP-文本匹配》21、02SiameseNet-09-模型搭建与训练.mkv 14.16M | ├──14、10 NLP-文本匹配》22、03比较-聚合模型-01序列到序列模型..mkv 29.83M | ├──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 27.15M | ├──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 15.72M | ├──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 27.99M | ├──14、10 NLP-文本匹配》26、03比较-聚合模型-05论文泛读..mkv 10.33M | ├──14、10 NLP-文本匹配》27、03比较-聚合模型-06整体结构..mkv 20.46M | ├──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 10.40M | ├──14、10 NLP-文本匹配》29、03比较-聚合模型-08比较聚合层..mkv 15.01M | ├──14、10 NLP-文本匹配》30、03比较-聚合模型-09实验分析与总结..mkv 26.55M | ├──14、10 NLP-文本匹配》31、03比较-聚合模型-10SNLI数据集处理..mkv 27.03M | ├──14、10 NLP-文本匹配》32、03比较-聚合模型-11SNLI数据集处理..mkv 26.99M | ├──14、10 NLP-文本匹配》33、03比较-聚合模型-12数据载入模块..mkv 30.58M | ├──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 39.16M | ├──14、10 NLP-文本匹配》35、03比较-聚合模型-14复习、代码总览..mkv 17.21M | ├──14、10 NLP-文本匹配》36、04ESIM-01学习目标与论文背景..mkv 25.51M | ├──14、10 NLP-文本匹配》37、04ESIM-02论文总览与摘要带读..mkv 18.99M | ├──14、10 NLP-文本匹配》38、04ESIM-03ESIM整体结构..mkv 18.43M | ├──14、10 NLP-文本匹配》39、04ESIM-04输入编码层..mkv 16.91M | ├──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 24.68M | ├──14、10 NLP-文本匹配》41、04ESIM-06实验设置与结果分析..mkv 17.00M | ├──14、10 NLP-文本匹配》42、04ESIM-07论文总结与课程回顾..mkv 10.60M | ├──14、10 NLP-文本匹配》43、04ESIM-08复习、代码总览..mkv 19.32M | ├──14、10 NLP-文本匹配》44、04ESIM-09torchtext构建数据集..mkv 35.75M | ├──14、10 NLP-文本匹配》45、04ESIM-10ESIM搭建与训练..mkv 31.17M | ├──14、10 NLP-文本匹配》46、05BiMPM-01学习目标与研究背景..mkv 16.43M | ├──14、10 NLP-文本匹配》47、05BiMPM-02相关工作..mkv 12.44M | ├──14、10 NLP-文本匹配》48、05BiMPM-03研究成果、意义与论文结构..mkv 8.36M | ├──14、10 NLP-文本匹配》49、05BiMPM-04摘要导读..mkv 14.90M | ├──14、10 NLP-文本匹配》50、05BiMPM-05上节回顾与模型结构揣测..mkv 31.14M | ├──14、10 NLP-文本匹配》51、05BiMPM-06模型整体结构..mkv 8.62M | ├──14、10 NLP-文本匹配》52、05BiMPM-07多视角匹配..mkv 22.05M | ├──14、10 NLP-文本匹配》53、05BiMPM-08实验分析与总结..mkv 16.99M | ├──14、10 NLP-文本匹配》54、06RE2-01-论文研究背景.mp4.mkv 71.62M | ├──14、10 NLP-文本匹配》55、06RE2-02-研究意义、摘要重点讲解.mp4.mkv 30.20M | ├──14、10 NLP-文本匹配》56、06RE2-03-RE2结构讲解.mp4.mkv 61.55M | ├──14、10 NLP-文本匹配》57、06RE2-04-RE2结构细节、训练技巧.mp4.mkv 71.07M | ├──14、10 NLP-文本匹配》58、06RE2-05-实验设置、结果分析.mp4.mkv 93.22M | ├──14、10 NLP-文本匹配》59、06RE2-06-code1.mp4.mkv 85.61M | ├──14、10 NLP-文本匹配》60、06RE2-07-code2.mp4.mkv 88.37M | ├──14、10 NLP-文本匹配》61、06RE2-08-code3.mp4.mkv 45.20M | ├──14、10 NLP-文本匹配》62、07MGCN-01-泛读_研究背景、意义讲解.mp4.mkv 77.11M | ├──14、10 NLP-文本匹配》63、07MGCN-02-泛读_成果、大纲介绍.mp4.mkv 34.19M | ├──14、10 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NLP-文本匹配》99、10-代码讲解-10.mkv 108.90M ├──15、11 NLP-机器翻译》 | ├──15、11 NLP-机器翻译》01、ConvSeq2Seq-代码讲解.mkv 161.82M | ├──15、11 NLP-机器翻译》02、ConvSeq2Seq-论文精读.mkv 99.36M | ├──15、11 NLP-机器翻译》03、ConvSeq2Seq-论文泛读?.mkv 33.46M | ├──15、11 NLP-机器翻译》05、1.1-loung_nmt-储备知识..mkv 28.46M | ├──15、11 NLP-机器翻译》06、1.2-loung_nmt-研究背景..mkv 104.83M | ├──15、11 NLP-机器翻译》07、1.3-loung_nmt-研究成果及意义.mp4.mkv 19.60M | ├──15、11 NLP-机器翻译》08、1.4-luong_nmt-论文简介.mp4.mkv 94.12M | ├──15、11 NLP-机器翻译》09、1.5-luong_nmt-global_attention..mkv 127.19M | ├──15、11 NLP-机器翻译》10、1.6-luong_nmt-local_attention..mkv 95.44M | ├──15、11 NLP-机器翻译》11、1.7-luong_nmt_2_4_实验.mp4.mkv 139.96M | ├──15、11 NLP-机器翻译》12、1.8-loung_nmt_数据读取..mkv 75.47M | ├──15、11 NLP-机器翻译》13、1.9-loung_nmt_模型实现..mkv 164.08M | ├──15、11 NLP-机器翻译》14、1.10-loung_nmt_训练和测试.mp4.mkv 90.11M | ├──15、11 NLP-机器翻译》15、2.1-coverage_储备知识.mp4.mkv 22.37M | ├──15、11 NLP-机器翻译》16、2.2-coverage_研究背景及意义.mkv 53.80M | ├──15、11 NLP-机器翻译》17、2.3-coverage_相关知识.mp4.mkv 78.76M | ├──15、11 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FastText & TextCNN-05-代码讲解.mkv 192.46M | ├──16、12 NLP-情感分析》07、02 TreeLSTM-01-论文导读.mkv 20.95M | ├──16、12 NLP-情感分析》08、02 TreeLSTM-02-研究背景解读.mkv 40.40M | ├──16、12 NLP-情感分析》09、02 TreeLSTM-03-论文摘要、框架讲解.mkv 26.34M | ├──16、12 NLP-情感分析》10、02 TreeLSTM-04-上节课回顾.mkv 5.17M | ├──16、12 NLP-情感分析》11、02 TreeLSTM-05-精读_模型结构总览.mkv 39.97M | ├──16、12 NLP-情感分析》12、02 TreeLSTM-06-Tree-LSTM模型讲解.mkv 39.06M | ├──16、12 NLP-情感分析》13、02 TreeLSTM-07-模型结构细节.mkv 30.57M | ├──16、12 NLP-情感分析》14、02 TreeLSTM-08-实验设置与分析.mkv 54.62M | ├──16、12 NLP-情感分析》15、02 TreeLSTM-09-论文总结.mkv 12.47M | ├──16、12 NLP-情感分析》16、02 TreeLSTM-10-本课回顾及下节预告.mkv 8.13M | ├──16、12 NLP-情感分析》17、02 TreeLSTM-11-代码介绍.mkv 24.86M | ├──16、12 NLP-情感分析》18、02 TreeLSTM-12-代码讲解一.mkv 85.06M | ├──16、12 NLP-情感分析》19、02 TreeLSTM-13-代码讲解二.mkv 85.29M | ├──16、12 NLP-情感分析》20、02 TreeLSTM-14-代码讲解三..mkv 61.87M | ├──16、12 NLP-情感分析》21、03 TD-LSTM & AT-LSTM -01-论文导读.mkv 4.73M | ├──16、12 NLP-情感分析》22、03 TD-LSTM & AT-LSTM -02-所需知识储备.mkv 5.13M | ├──16、12 NLP-情感分析》23、03 TD-LSTM & AT-LSTM -03-学习目标.mkv 5.30M | ├──16、12 NLP-情感分析》24、03 TD-LSTM & AT-LSTM -04-课程安排.mkv 2.79M | ├──16、12 NLP-情感分析》25、03 TD-LSTM & AT-LSTM -05-研究背景.mkv 30.21M | ├──16、12 NLP-情感分析》26、03 TD-LSTM & AT-LSTM -06-论文泛读.mkv 16.34M | ├──16、12 NLP-情感分析》27、03 TD-LSTM & AT-LSTM -07-下节预告.mkv 5.07M | ├──16、12 NLP-情感分析》28、03 TD-LSTM & AT-LSTM -08-上节回顾.mkv 4.25M | ├──16、12 NLP-情感分析》29、03 TD-LSTM & AT-LSTM -09-论文综述.mkv 10.99M | ├──16、12 NLP-情感分析》30、03 TD-LSTM & AT-LSTM -10- TD-LSTM精读.mkv 28.37M | ├──16、12 NLP-情感分析》31、03 TD-LSTM & AT-LSTM -11- ATAE-LSTM精读.mkv 38.00M | ├──16、12 NLP-情感分析》32、03 TD-LSTM & AT-LSTM -12-实验结果及分析part1.mkv 29.61M | ├──16、12 NLP-情感分析》33、03 TD-LSTM & AT-LSTM -13-实验结果及分析part2.mkv 11.16M | ├──16、12 NLP-情感分析》34、03 TD-LSTM & AT-LSTM -14-论文总结及下节回顾..mkv 15.30M | ├──16、12 NLP-情感分析》35、03 TD-LSTM & AT-LSTM -15-代码介绍.mkv 96.90M | ├──16、12 NLP-情感分析》36、03 TD-LSTM & AT-LSTM -16-代码讲解二.mkv 87.26M | ├──16、12 NLP-情感分析》37、03 TD-LSTM & AT-LSTM -17-代码讲解三.mkv 59.46M | ├──16、12 NLP-情感分析》38、03 TD-LSTM & AT-LSTM -18-代码讲解回顾.mkv 7.58M | ├──16、12 NLP-情感分析》41、04 MemNet&IAN-03-论文泛读.mkv 16.27M | ├──16、12 NLP-情感分析》42、04 MemNet&IAN-04-本课回顾与下节预告.mkv 9.23M | ├──16、12 NLP-情感分析》44、04 MemNet&IAN-06-向量转换、注意力讲解.mkv 86.79M | ├──16、12 NLP-情感分析》45、04 MemNet&IAN-07-实验设置及分析.mkv 67.00M | ├──16、12 NLP-情感分析》46、04 MemNet&IAN-08-论文总结及回顾.mkv 21.51M | ├──16、12 NLP-情感分析》47、04 MemNet&IAN-09-代码环境讲解.mkv 38.82M | ├──16、12 NLP-情感分析》48、04 MemNet&IAN-10-代码结构讲解.mkv 149.12M | ├──16、12 NLP-情感分析》49、04 MemNet&IAN-11-论文代码细节讲解.mkv 142.82M | ├──16、12 NLP-情感分析》50、04 MemNet&IAN-12-代码实践课回顾..mkv 16.88M | ├──16、12 NLP-情感分析》51、05 BERT&ERNIE 2.0-01-论文介绍.mkv 31.02M | ├──16、12 NLP-情感分析》52、05 BERT&ERNIE 2.0-02-背景介绍1..mkv 49.09M | ├──16、12 NLP-情感分析》53、05 BERT&ERNIE 2.0-03-背景介绍2.mkv 28.20M | ├──16、12 NLP-情感分析》54、05 BERT&ERNIE 2.0-04-论文摘要、结构讲解.mkv 11.03M | ├──16、12 NLP-情感分析》55、05 BERT&ERNIE 2.0-05-上节回顾.mkv 5.87M | ├──16、12 NLP-情感分析》56、05 BERT&ERNIE 2.0-06-论文算法总览.mkv 60.46M | ├──16、12 NLP-情感分析》57、05 BERT&ERNIE 2.0-07-输入表征、task精讲.mkv 22.11M | ├──16、12 NLP-情感分析》58、05 BERT&ERNIE 2.0-08-模型Fine-tuning解读.mkv 39.26M | ├──16、12 NLP-情感分析》59、05 BERT&ERNIE 2.0-09-实验设置及分析.mkv 35.27M | ├──16、12 NLP-情感分析》60、05 BERT&ERNIE 2.0-10-论文总结.mkv 18.31M | ├──16、12 NLP-情感分析》61、05 BERT&ERNIE 2.0-11-论文回顾.mkv 10.54M | ├──16、12 NLP-情感分析》62、05 BERT&ERNIE 2.0-12-实践代码介绍.mkv 59.51M | ├──16、12 NLP-情感分析》63、05 BERT&ERNIE 2.0-13-实践代码精讲1.mkv 185.55M | └──16、12 NLP-情感分析》64、05 BERT&ERNIE 2.0-14-实践代码精讲2..mkv 32.52M ├──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 119.83M | ├──17、13 NLP-阅读理解》03、01-开山之作_1_2_研究成果_论文提纲..mkv 45.17M | ├──17、13 NLP-阅读理解》04、01-开山之作_2_1_模型结构..mkv 124.12M | ├──17、13 NLP-阅读理解》05、01-开山之作_2_2_实验结果及分析..mkv 100.16M | ├──17、13 NLP-阅读理解》06、01-开山之作_3_数据处理jupyter..mkv 222.83M | ├──17、13 NLP-阅读理解》07、01-开山之作_4_1_训练代码jupyter..mkv 182.20M | ├──17、13 NLP-阅读理解》08、01-开山之作_4_2训练代码pycharm..mkv 217.46M | ├──17、13 NLP-阅读理解》09、01-开山之作_5_反馈问题..mkv 79.92M | ├──17、13 NLP-阅读理解》10、feedback.mkv 79.10M | ├──17、13 NLP-阅读理解》11、02-bidaf_1_1_背景意义..mkv 99.21M | ├──17、13 NLP-阅读理解》12、02-bidaf_1_2_相关工作+小结..mkv 61.11M | ├──17、13 NLP-阅读理解》13、02-bidaf_2_1_模型结构..mkv 84.58M | ├──17、13 NLP-阅读理解》14、02-bidaf_2_2_实验分析..mkv 44.42M | ├──17、13 NLP-阅读理解》15、02-bidaf_3_1_数据读取-jupyter..mkv 108.19M | ├──17、13 NLP-阅读理解》16、02-bidaf_3_2数据读取-pycharm..mkv 145.36M | ├──17、13 NLP-阅读理解》17、02-bidaf_4_训练加预测..mkv 204.85M | ├──17、13 NLP-阅读理解》18、02-bidaf_5_评测指标..mkv 79.23M | ├──17、13 NLP-阅读理解》19、02-bidaf_6_反馈..mkv 79.10M | ├──17、13 NLP-阅读理解》20、03-pgnet_1_1_研究背景..mkv 117.03M | ├──17、13 NLP-阅读理解》21、03-pgnet_1_2_研究背景意义第二部分..mkv 46.63M | ├──17、13 NLP-阅读理解》22、03-pgnet_2_1_模型部分..mkv 138.14M | ├──17、13 NLP-阅读理解》23、03-pgnet_2_2_实验+前沿论文（上）..mkv 145.40M | ├──17、13 NLP-阅读理解》24、03-pgnet_2_3_前沿论文(下)..mkv 140.40M | ├──17、13 NLP-阅读理解》25、03-pgnet_2_4_模型总结..mkv 26.93M | ├──17、13 NLP-阅读理解》26、03-pgnet_3_code-review..mkv 74.99M | ├──17、13 NLP-阅读理解》27、03-pgnet_4_1_数据处理第一部分..mkv 329.02M | ├──17、13 NLP-阅读理解》28、03-pgnet_4_2_数据处理第二部分..mkv 78.69M | ├──17、13 NLP-阅读理解》29、03-pgnet_5_1_train第一部分..mkv 58.23M | ├──17、13 NLP-阅读理解》30、03-pgnet_5_2_train第二部分..mkv 308.98M | ├──17、13 NLP-阅读理解》31、03-pgnet_6_1_预测第一部分..mkv 228.32M | ├──17、13 NLP-阅读理解》32、03-pgnet_6_2_预测第二部分..mkv 99.70M | ├──17、13 NLP-阅读理解》33、04-adv_1_1_研究背景..mkv 83.23M | ├──17、13 NLP-阅读理解》34、04-adv_1_2_研究成果和小节..mkv 46.65M | ├──17、13 NLP-阅读理解》35、04-adv_2_1_模型和实验..mkv 138.71M | ├──17、13 NLP-阅读理解》36、04-adv_2_2_2020智能技术竞赛介绍..mkv 109.90M | ├──17、13 NLP-阅读理解》37、04-adv_3_1_code-overview第一部分..mkv 122.26M | ├──17、13 NLP-阅读理解》38、04-adv_3_2_code-overview第二部分..mkv 86.00M | ├──17、13 NLP-阅读理解》39、04-adv_4_数据处理..mkv 198.10M | ├──17、13 NLP-阅读理解》40、04-adv_5_1_train-第一部分..mkv 151.84M | ├──17、13 NLP-阅读理解》41、04-adv_5_2_train第二部分..mkv 220.35M | ├──17、13 NLP-阅读理解》42、04-adv_6_预测部分..mkv 151.97M | ├──17、13 NLP-阅读理解》43、05-xlnet_1_1_研究背景第一部分..mkv 72.48M | ├──17、13 NLP-阅读理解》44、05-xlnet_1_2_研究背景第二部分..mkv 89.30M | ├──17、13 NLP-阅读理解》45、05-xlnet_2_1_论文模型第一部分..mkv 136.32M | ├──17、13 NLP-阅读理解》46、05-xlnet_2_2_论文模型第二部分..mkv 78.86M | ├──17、13 NLP-阅读理解》47、05-xlnet_3_代码overview..mkv 77.45M | ├──17、13 NLP-阅读理解》48、05-xlnet_4_数据处理overview..mkv 26.97M | ├──17、13 NLP-阅读理解》49、05-xlnet_5_1_数据处理第一部分..mkv 164.66M | ├──17、13 NLP-阅读理解》50、05-xlnet_5_2_数据处理第二部分..mkv 248.72M | ├──17、13 NLP-阅读理解》51、05-xlnet_6_1_训练代码第一部分..mkv 177.93M | ├──17、13 NLP-阅读理解》52、05-xlnet_6_2_训练代码第二部分..mkv 125.69M | ├──17、13 NLP-阅读理解》53、05-xlnet_7_1_预测第一部分..mkv 151.62M | ├──17、13 NLP-阅读理解》54、05-xlnet_7_2_预测第二部分..mkv 83.03M | └──17、13 NLP-阅读理解》55、专题总结..mkv 12.19M ├──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 317.94M | ├──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 196.03M | ├──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 193.21M | ├──18、14 NLP-对话系统》05、【8月19日】JointBERT-论文讲解（开营直播）.mkv 486.44M | ├──18、14 NLP-对话系统》06、【8月21日】JointBERT-代码详解.mkv 686.44M | ├──18、14 NLP-对话系统》07、【8月25日】AGIF-论文讲解.mkv 461.77M | ├──18、14 NLP-对话系统》08、【8月28日】AGIF-论文精读.mkv 853.46M | ├──18、14 NLP-对话系统》09、【9月11日】AGIF-代码复现.mkv 670.44M | ├──18、14 NLP-对话系统》10、【9月16日】Fewshot MultiLABEL-论文泛读.mkv 425.58M | ├──18、14 NLP-对话系统》11、【9月19日】Fewshot MultiLABEL-论文精读（第一部分）.mkv 369.11M | ├──18、14 NLP-对话系统》12、【10月13日】Fewshot MultiLABEL-论文精读（第二部分）.mkv 343.78M | ├──18、14 NLP-对话系统》13、【10月23日】Fewshot MultiLABEL-论文精读+代码讲解.mkv 678.33M | ├──18、14 NLP-对话系统》14、【10月27日】Fewshot MultiLABEL-代码复现.mkv 238.74M | ├──18、14 NLP-对话系统》15、【3月29日】trade-dst-论文泛读.mkv 471.82M | ├──18、14 NLP-对话系统》16、【4月1日】trade-dst-论文精读.mkv 670.42M | ├──18、14 NLP-对话系统》17、【4月8日】trade-dst-代码复现.mkv 633.98M | ├──18、14 NLP-对话系统》18、【4月12日】trade-dst-代码讲解（下）.mkv 225.72M | ├──18、14 NLP-对话系统》19、【4月24日】dst-as-prompting-论文精读.mkv 597.27M | ├──18、14 NLP-对话系统》20、【4月20日】dst-as-prompting-论文泛读.mkv 339.29M | ├──18、14 NLP-对话系统》21、【4月27日】dst-as-prompting-代码复现.mkv 745.85M | ├──18、14 NLP-对话系统》22、1.1 joint-bert.mkv 109.10M | ├──18、14 NLP-对话系统》23、1.2 joint-bert.mkv 29.09M | ├──18、14 NLP-对话系统》24、1.3 joint-bert.mkv 12.65M | ├──18、14 NLP-对话系统》25、1.4 joint-bert.mkv 256.55M | ├──18、14 NLP-对话系统》26、1.5 joint-bert.mkv 15.31M | ├──18、14 NLP-对话系统》27、1.6 joint-bert.mkv 2.39M | ├──18、14 NLP-对话系统》28、1.7 joint-bert.mkv 77.16M | ├──18、14 NLP-对话系统》29、1.8 joint-bert-代码.mkv 53.30M | └──18、14 NLP-对话系统》30、1.9 joint-bert-代码.mkv 225.17M ├──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 189.71M | ├──19、强化学习》03、强化学习开营直播.mkv 518.26M | ├──19、强化学习》04、01DQN-01-论文泛读开场白.mkv 17.15M | ├──19、强化学习》05、01DQN-02-研究背景及意义.mkv 20.87M | ├──19、强化学习》06、01DQN-03-背景知识补充.mkv 10.90M | ├──19、强化学习》07、01DQN-04-论文泛读.mkv 53.09M | ├──19、强化学习》08、01DQN-05-泛读总结及下节预告.mkv 7.12M | ├──19、强化学习》09、01DQN-06-论文精读开场白.mkv 10.12M | ├──19、强化学习》100、07DDPG-01-开场白.mkv 13.58M | ├──19、强化学习》101、07DDPG-02-研究背景成果和意义.mkv 5.96M | ├──19、强化学习》102、07DDPG-03-背景知识补充.mkv 4.65M | ├──19、强化学习》103、07DDPG-04-论文泛读.mkv 71.19M | ├──19、强化学习》104、07DDPG-05-本节回顾下节预告.mkv 5.57M | ├──19、强化学习》105、07DDPG-06-论文精读结构.mkv 7.08M | ├──19、强化学习》106、07DDPG-07-从DQN到DDPG.mkv 43.73M | ├──19、强化学习》107、07DDPG-08-网络结构.mkv 61.12M | ├──19、强化学习》108、07DDPG-09-DDPG核心思想.mkv 32.40M | ├──19、强化学习》109、07DDPG-10-算法的其他细节.mkv 26.78M | ├──19、强化学习》10、01DQN-07-论文模型.mkv 19.83M | ├──19、强化学习》110、07DDPG-11-算法总结.mkv 8.43M | ├──19、强化学习》111、07DDPG-12-代码部分结构.mkv 7.26M | ├──19、强化学习》112、07DDPG-13-网络结构及初始化.mkv 79.54M | ├──19、强化学习》113、07DDPG-14-BatchNorm的使用.mkv 41.38M | ├──19、强化学习》114、07DDPG-15-参数更新.mkv 56.13M | ├──19、强化学习》115、07DDPG-16-代码结构.mkv 53.58M | ├──19、强化学习》116、07DDPG-17-运行结果.mkv 18.89M | ├──19、强化学习》117、08TD3-01-论文泛读开场白.mkv 8.81M | ├──19、强化学习》118、08TD3-02-研究背景.mkv 11.78M | ├──19、强化学习》119、08TD3-03-背景知识.mkv 10.90M | ├──19、强化学习》11、01DQN-08-论文细节一 图像预处理.mkv 34.24M | ├──19、强化学习》120、08TD3-04-论文泛读.mkv 67.19M | ├──19、强化学习》121、08TD3-05-论文泛读总结.mkv 4.36M | ├──19、强化学习》122、08TD3-06-论文精读开场白.mkv 4.22M | ├──19、强化学习》123、08TD3-07-overestimation.mkv 195.82M | ├──19、强化学习》124、08TD3-08-variance.mkv 112.91M | ├──19、强化学习》125、08TD3-09-实验结果.mkv 41.80M | ├──19、强化学习》126、08TD3-10-论文总结.mkv 8.08M | ├──19、强化学习》127、08TD3-11-代码部分结构.mkv 18.53M | ├──19、强化学习》128、08TD3-12-更新Critic.mkv 20.56M | ├──19、强化学习》129、08TD3-13-更新Actor和代码结构.mkv 30.53M | ├──19、强化学习》12、01DQN-09-论文细节二 ReplayBuffer.mkv 34.64M | ├──19、强化学习》130、08TD3-14-实验结果.mkv 25.50M | ├──19、强化学习》131、09SQL-01-论文泛读开场白.mkv 13.97M | ├──19、强化学习》132、09SQL-02-研究背景及成果.mkv 55.08M | ├──19、强化学习》133、09SQL-03-背景知识补充.mkv 72.45M | ├──19、强化学习》134、09SQL-04-论文泛读总结.mkv 5.91M | ├──19、强化学习》135、09SQL-05-论文精读开场白.mkv 5.43M | ├──19、强化学习》136、09SQL-06-核心思想.mkv 21.74M | ├──19、强化学习》137、09SQL-07-理论基础.mkv 33.39M | ├──19、强化学习》138、09SQL-08-算法细节.mkv 95.50M | ├──19、强化学习》139、09SQL-09-实验结果分析.mkv 60.16M | ├──19、强化学习》13、01DQN-10-论文细节三 SemiGradientMethod.mkv 30.83M | ├──19、强化学习》140、09SQL-10-理论证明.mkv 66.90M | ├──19、强化学习》141、09SQL-11-论文精读总结.mkv 6.03M | ├──19、强化学习》142、09SQL-12-代码部分结构.mkv 4.44M | ├──19、强化学习》143、09SQL-13-Pytorch的手动链式法则求导.mkv 44.67M | ├──19、强化学习》144、09SQL-14-离散情况细节.mkv 34.43M | ├──19、强化学习》145、09SQL-15-连续情况细节.mkv 48.77M | ├──19、强化学习》146、09SQL-16-代码结构.mkv 16.38M | ├──19、强化学习》147、09SQL-17-调参结果.mkv 17.03M | ├──19、强化学习》148、10SAC-01-论文泛读开场白.mkv 9.54M | ├──19、强化学习》149、10SAC-02-研究背景.mkv 8.65M | ├──19、强化学习》14、01DQN-11-实验结果分析.mkv 36.54M | ├──19、强化学习》150、10SAC-03-论文泛读.mkv 62.21M | ├──19、强化学习》151、10SAC-04-论文泛读总结.mkv 3.53M | ├──19、强化学习》152、10SAC-05-论文精读开场白.mkv 8.35M | ├──19、强化学习》153、10SAC-06-核心思想.mkv 31.32M | ├──19、强化学习》154、10SAC-07-主要算法.mkv 49.98M | ├──19、强化学习》155、10SAC-08实验结果.mkv 15.41M | ├──19、强化学习》156、10SAC-09-理论证明.mkv 31.40M | ├──19、强化学习》157、10SAC-10-论文精读总结.mkv 8.70M | ├──19、强化学习》158、10SAC-11-算法细节.mkv 21.65M | ├──19、强化学习》159、10SAC-12-代码结构及调参结果.mkv 28.17M | ├──19、强化学习》15、01DQN-12-论文精读总结.mkv 12.17M | ├──19、强化学习》160、11AdvancedValueMethods-01-论文泛读开场白.mkv 18.69M | ├──19、强化学习》161、11AdvancedValueMethods-02-背景知识补充.mkv 28.45M | ├──19、强化学习》162、11AdvancedValueMethods-03-Rainbow泛读.mkv 62.06M | ├──19、强化学习》163、11AdvancedValueMethods-04-D4PG泛读.mkv 64.46M | ├──19、强化学习》164、11AdvancedValueMethods-05-A3C泛读.mkv 62.97M | ├──19、强化学习》165、11AdvancedValueMethods-06-IMPALA泛读.mkv 61.67M | ├──19、强化学习》166、11AdvancedValueMethods-07-论文泛读总结.mkv 3.62M | ├──19、强化学习》167、11AdvancedValueMethods-08-论文精读开场白.mkv 6.25M | ├──19、强化学习》168、11AdvancedValueMethods-09-Rainbow.mkv 248.43M | ├──19、强化学习》169、11AdvancedValueMethods-10-D4PG.mkv 197.52M | ├──19、强化学习》16、01DQN-13-代码课整体介绍.mkv 22.40M | ├──19、强化学习》170、11AdvancedValueMethods-11-A3C.mkv 230.36M | ├──19、强化学习》171、11AdvancedValueMethods-12-IMPALA.mkv 270.80M | ├──19、强化学习》172、11AdvancedValueMethods-13-总结.mkv 3.16M | ├──19、强化学习》173、12IntrinsicMotivation-01-论文泛读开场白.mkv 10.43M | ├──19、强化学习》174、12IntrinsicMotivation-02-ICM泛读.mkv 53.18M | ├──19、强化学习》175、12IntrinsicMotivation-03-CuriosityStudy泛读.mkv 46.42M | ├──19、强化学习》176、12IntrinsicMotivation-04-VIME泛读.mkv 35.41M | ├──19、强化学习》177、12IntrinsicMotivation-05-VIC泛读.mkv 42.79M | ├──19、强化学习》178、12IntrinsicMotivation-06-DIAYN泛读.mkv 52.49M | ├──19、强化学习》179、12IntrinsicMotivation-07-SMM泛读.mkv 51.38M | ├──19、强化学习》17、01DQN-14-gym介绍.mkv 82.29M | ├──19、强化学习》180、12IntrinsicMotivation-08-EDL泛读.mkv 68.45M | ├──19、强化学习》181、12IntrinsicMotivation-09-泛读总结及下节预告.mkv 3.33M | ├──19、强化学习》182、12IntrinsicMotivation-10-论文精读开场白.mkv 4.89M | ├──19、强化学习》183、12IntrinsicMotivation-11-ICM精读.mkv 227.51M | ├──19、强化学习》184、12-IntrinsicMotivation-12-CuriosityStudy精读.mkv 169.19M | ├──19、强化学习》185、12IntrinsicMotivation-13-VIME精读.mkv 125.54M | ├──19、强化学习》186、12IntrinsicMotivation-14-VIC精读.mkv 182.38M | ├──19、强化学习》187、12IntrinsicMotivation-15-DIAYN精读.mkv 205.28M | ├──19、强化学习》188、12IntrinsicMotivation-16-SMM精读.mkv 320.04M | ├──19、强化学习》189、12IntrinsicMotivation-17-EDL精读.mkv 212.58M | ├──19、强化学习》18、01DQN-15-图像预处理代码.mkv 67.41M | ├──19、强化学习》190、12IntrinsicMotivation-18-论文总结.mkv 12.52M | ├──19、强化学习》191、12IntrinsicMotivation-19-结尾语.mkv 5.69M | ├──19、强化学习》19、01DQN-16-DQN核心功能实现.mkv 147.94M | ├──19、强化学习》20、01DQN-17-代码结构及实验结果分析.mkv 63.80M | ├──19、强化学习》21、02DQN改进-01-论文泛读开场白.mkv 32.30M | ├──19、强化学习》22、02DQN改进-02-研究背景及意义.mkv 10.63M | ├──19、强化学习》23、02DQN改进-03-论文泛读.mkv 96.11M | ├──19、强化学习》24、02DQN改进-04-论文泛读总结及下节预告.mkv 7.95M | ├──19、强化学习》25、02DQN改进-05-论文网络结构.mkv 16.52M | ├──19、强化学习》26、02DQN改进-06-DDQN图表分析.mkv 102.16M | ├──19、强化学习》27、02DQN改进-07-DDQN总结.mkv 61.27M | ├──19、强化学习》28、02DQN改进-08-PER01.mkv 62.61M | ├──19、强化学习》29、02DQN改进-09-PER02.mkv 155.11M | ├──19、强化学习》30、02DQN改进-10-PER实验结果及DuelDQN.mkv 69.71M | ├──19、强化学习》31、02DQN改进-11-下节预告.mkv 10.21M | ├──19、强化学习》32、02DQN改进-12-代码课整体介绍.mkv 42.68M | ├──19、强化学习》33、02DQN改进-13-bisect包.mkv 16.56M | ├──19、强化学习》34、02DQN改进-14-SumTree.mkv 78.63M | ├──19、强化学习》35、02DQN改进-15-SumTree后续及DuelStructure.mkv 18.42M | ├──19、强化学习》36、02DQN改进-16-ReplayBuffer01.mkv 60.17M | ├──19、强化学习》37、02DQN改进-17-ReplayBuffer02.mkv 91.39M | ├──19、强化学习》38、02DQN改进-18-ReplayBuffer03.mkv 69.70M | ├──19、强化学习》39、02DQN改进-19-代码总览及实验结果.mkv 68.89M | ├──19、强化学习》40、03C51-01-研究成果及意义.mkv 20.37M | ├──19、强化学习》41、03C51-02-背景知识补充01.mkv 58.28M | ├──19、强化学习》42、03C51-03-背景知识补充02.mkv 19.67M | ├──19、强化学习》43、03C51-04-论文泛读.mkv 71.36M | ├──19、强化学习》44、03C51-05-分布更新 BellmanEquation BellmanOperator.mkv 42.10M | ├──19、强化学习》45、03C51-06-BellmanOptimalOperator.mkv 96.91M | ├──19、强化学习》46、03C51-07-算法分析.mkv 51.27M | ├──19、强化学习》47、03C51-08-实验结果及分析.mkv 99.06M | ├──19、强化学习》48、03C51-09-引理2引理3证明.mkv 17.21M | ├──19、强化学习》49、03C51-10-引理1证明.mkv 127.20M | ├──19、强化学习》50、03C51-11-定理1证明.mkv 208.82M | ├──19、强化学习》51、03C51-12-其余理论部分及总结.mkv 55.31M | ├──19、强化学习》52、03C51-13-代码部分介绍.mkv 17.38M | ├──19、强化学习》53、03C51-14-算法部分结构一览.mkv 38.40M | ├──19、强化学习》54、03C51-15-分布更新单个样本.mkv 95.67M | ├──19、强化学习》55、03C51-16-MiniBatch分布更新.mkv 82.73M | ├──19、强化学习》56、03C51-17-Pytorch MiniBatch分布更新..mkv 37.73M | ├──19、强化学习》57、03C51-18-实验结果.mkv 24.17M | ├──19、强化学习》58、04QRDQN-01-研究背景、意义及补充知识介绍.mkv 18.97M | ├──19、强化学习》59、04QRDQN-02-论文泛读、摘要、框架讲解.mkv 31.41M | ├──19、强化学习》60、04QRDQN-03-回顾C51.mkv 25.66M | ├──19、强化学习》61、04QRDQN-04-新的分布更新思路、估计分位数.mkv 69.97M | ├──19、强化学习》62、04QRDQN-05-QRDQN算法讲解、实验结果与分析.mkv 68.08M | ├──19、强化学习》63、04QRDQN-06-理论证明1.mkv 24.20M | ├──19、强化学习》64、04QRDQN-07-理论证明2.mkv 186.96M | ├──19、强化学习》65、04QRDQN-08-上节回顾和下节预告.mkv 4.94M | ├──19、强化学习》66、04QRDQN-09-code1.mkv 9.30M | ├──19、强化学习》67、04QRDQN-10-code2.mkv 141.69M | ├──19、强化学习》68、04QRDQN-11-code3.mkv 49.55M | ├──19、强化学习》69、05REINFORCE-01-开场白及研究背景介绍.mkv 21.22M | ├──19、强化学习》70、05REINFORCE-02-论文泛读.mkv 26.61M | ├──19、强化学习》71、05REINFORCE-03-背景知识补充.mkv 26.73M | ├──19、强化学习》72、05REINFORCE-04-下节预告.mkv 5.11M | ├──19、强化学习》73、05REINFORCE-05-论文定理理解.mkv 138.67M | ├──19、强化学习》74、05REINFORCE-06-算法核心思想.mkv 97.79M | ├──19、强化学习》75、05REINFORCE-07-核心定理证明.mkv 111.91M | ├──19、强化学习》76、05REINFORCE-08-下节预告.mkv 5.29M | ├──19、强化学习》77、05REINFORCE-09-代码部分结构.mkv 15.32M | ├──19、强化学习》78、05REINFORCE-10-网络结构设计.mkv 93.26M | ├──19、强化学习》79、05REINFORCE-11-数据处理.mkv 24.92M | ├──19、强化学习》80、05REINFORCE-12-主体循环.mkv 41.88M | ├──19、强化学习》81、05REINFORCE-13-代码结构.mkv 68.42M | ├──19、强化学习》82、05REINFORCE-14-运行结果分析.mkv 77.23M | ├──19、强化学习》83、06PPO-01-开场白.mkv 17.09M | ├──19、强化学习》84、06PPO-02-研究背景.mkv 15.88M | ├──19、强化学习》85、06PPO-03-论文泛读.mkv 45.84M | ├──19、强化学习》86、06PPO-04-本节回顾下节预告.mkv 5.29M | ├──19、强化学习》87、06PPO-05-论文精读结构介绍.mkv 7.14M | ├──19、强化学习》88、06PPO-06-Clipped Surrogate Loss.mkv 56.53M | ├──19、强化学习》89、06PPO-07-Adaptive KL.mkv 39.92M | ├──19、强化学习》90、06PPO-08-Advantage Function.mkv 32.94M | ├──19、强化学习》91、06PPO-09-算法分析.mkv 48.48M | ├──19、强化学习》92、06PPO-10-实验结果分析.mkv 41.03M | ├──19、强化学习》93、06PPO-11-本届回顾下节预告.mkv 7.62M | ├──19、强化学习》94、06PPO-12-代码部分结构.mkv 17.98M | ├──19、强化学习》95、06PPO-13-计算Loss Function.mkv 84.82M | ├──19、强化学习》96、06PPO-14-拓展到连续型action空间.mkv 48.15M | ├──19、强化学习》97、06PPO-15-代码结构.mkv 56.48M | ├──19、强化学习》98、06PPO-16-代码运行结果.mkv 53.29M | └──19、强化学习》99、06PPO-17-算法之外的技巧.mkv 67.50M ├──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 146.93M | ├──21、NLP-paper 前沿论文直播讲解》03、第二场直播——预训练模型RoBERTa.mkv 155.74M | ├──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 230.30M | ├──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 152.70M | ├──21、NLP-paper 前沿论文直播讲解》06、第五场直播——COMET.mkv 180.67M | ├──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 193.94M | ├──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 137.12M | ├──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 303.25M | ├──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 351.97M | ├──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 216.02M | ├──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 589.71M | └──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 199.22M ├──22、NLP-直播答疑》 | ├──22、NLP-直播答疑》01、NLP直播答疑.mkv 122.80M | ├──22、NLP-直播答疑》02、NLP-baseline 4-1.mkv 83.90M | ├──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 74.46M | ├──22、NLP-直播答疑》05、baseline-第四场直播.mkv 103.87M | ├──22、NLP-直播答疑》06、第二次直播答疑.mkv 85.95M | ├──22、NLP-直播答疑》07、图神经网络第5次答疑.mkv 41.65M | ├──22、NLP-直播答疑》08、NLP baseline 第三次直播答疑.mkv 132.00M | ├──22、NLP-直播答疑》09、1011答疑..mkv 124.57M | ├──22、NLP-直播答疑》10、0920答疑..mkv 67.03M | ├──22、NLP-直播答疑》11、答疑20200830..mkv 150.51M | ├──22、NLP-直播答疑》12、NLP答疑-8.9.mkv 177.61M | ├──22、NLP-直播答疑》13、NLP答疑-7.26.mkv 132.18M | └──22、NLP-直播答疑》14、NLP答疑 7.12.mkv 230.98M ├──24、精读论文专栏（NLP方向）》 | 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发表于 2024-3-3 01:26:29