深度之眼人工智能Paper年度会员（NLP方向）前沿版 2022

Rostian · 发表于 2023-5-9 18:52:51

课程介绍：
老师会深入讲解论文发表的研究背景、成果及意义，介绍论文中取得的核心成果，对比解决同一问题，已有解决方法和论文中提出的新的解决方法的优缺点，熟悉论文的整体思路和框架，建立对本篇论文的一个概貌性认识。

全年领读人工智能经典和前沿论文，构建NLP完整知识体系框架，年轻最有效的资本是时间，让我们带你更有效的学习，帮你节约你自己盲目摸索的时间。让你赚取更多的价值！

课程目录：
│ ├─00直播
│ │ ├─单课01、直播答疑.mkv          141.06MB
│ │ ├─单课02、直播答疑.mkv          90.4MB
│ │ ├─单课03、论文复现体验课学习指引.mkv          17.81MB
│ │ ├─单课04、直播答疑.mkv          125.66MB
│ │ ├─单课06、直播答疑.mkv          98.53MB
│ │ ├─单课07、直播答疑.mkv          111.04MB
│ │ ├─单课08、直播答疑.mkv          90.23MB
│ │ ├─单课09、GAN专题直播答疑.mkv          107.04MB
│ │ ├─单课10、NLP Baseline直播答疑.mkv          195.03MB
│ │ ├─单课11、NLP Baseline 直播答疑.mkv          154.78MB
│ │ ├─单课13、NLP baseline直播答疑.mkv          89.47MB
│ │ ├─单课14、NLP直播答疑.mkv          69.91MB
│ │ ├─单课15、NLP直播答疑.mkv          200.29MB
│ │ ├─单课16、NLP baseline直播答疑.mkv          137.7MB
│ │ ├─单课17、NLP baseline直播答疑.mkv          161.51MB
│ │ ├─单课18、预训练直播答疑.mkv          162.09MB
│ │ └─单课19、NLP直播答疑.mkv          58.67MB
│ ├─01自监督无监督
│ │ ├─01、自监督-无监督》02、1.1 专题简介与导引&MOCO论文泛读.mkv          42.48MB
│ │ ├─01、自监督-无监督》03、1.2 MOCO论文精读.mkv          204.88MB
│ │ ├─01、自监督-无监督》04、1.3 MOCO-实验结果分析与总结.mkv          153.91MB
│ │ ├─01、自监督-无监督》05、1，4 MOCO-代码讲解.mkv          189.74MB
│ │ ├─01、自监督-无监督》06、2.1 simclr-论文精读.mkv          379.22MB
│ │ ├─01、自监督-无监督》07、2.2 sinclr-论文精讲.mkv          224.41MB
│ │ └─01、自监督-无监督》08、2.3 simclr-代码讲解.mkv          211.84MB
│ ├─02、15 NLP-推荐系统》
│ │ ├─02、15 NLP-推荐系统》02、1. CAN泛读.mkv          118.79MB
│ │ ├─02、15 NLP-推荐系统》03、2. CAN精读.mkv          98.24MB
│ │ ├─02、15 NLP-推荐系统》04、3. CAN代码项目实践.mkv          102.35MB
│ │ ├─02、15 NLP-推荐系统》05、4. MIND泛读.mkv          106.7MB
│ │ ├─02、15 NLP-推荐系统》06、5. MIND精读.mkv          123.17MB
│ │ ├─02、15 NLP-推荐系统》07、6. MIND代码项目实践.mkv          142.96MB
│ │ ├─02、15 NLP-推荐系统》08、7. PLE泛读.mkv          91.06MB
│ │ ├─02、15 NLP-推荐系统》09、8. PLE精读.mkv          66.22MB
│ │ ├─02、15 NLP-推荐系统》10、9. PLE代码项目实践.mkv          114.18MB
│ │ ├─02、15 NLP-推荐系统》11、10. DAT泛读.mkv          77.14MB
│ │ ├─02、15 NLP-推荐系统》12、11. DAT精读.mkv          53.35MB
│ │ ├─02、15 NLP-推荐系统》13、12. DAT代码项目实践.mkv          51.96MB
│ │ ├─02、15 NLP-推荐系统》14、13. FIBINET泛读.mkv          55.37MB
│ │ ├─02、15 NLP-推荐系统》15、14. FIBINET精读.mkv          41MB
│ │ └─02、15 NLP-推荐系统》16、15. FIBINET代码项目实践.mkv          75.85MB
│ ├─03、学前须知》
│ │ └─03、学前须知》01、效率提升3倍的Paper 阅读方法.mkv          123.61MB
│ ├─04、01 Python · AI&数据科学入门》
│ │ ├─04、01 Python · AI&数据科学入门》02、第一章绪论和环境配置.mkv          22.56MB
│ │ ├─04、01 Python · AI&数据科学入门》03、【作业讲解】第一章：助教实际演示配置环境过程.mkv          13.93MB
│ │ ├─04、01 Python · AI&数据科学入门》04、第二章 Python 基本语法元素.mkv          55.3MB
│ │ ├─04、01 Python · AI&数据科学入门》05、【作业讲解】第二章：Python基本语法元素.mkv          30.66MB
│ │ ├─04、01 Python · AI&数据科学入门》06、第三章基本数据类型.mkv          43.05MB
│ │ ├─04、01 Python · AI&数据科学入门》07、【作业讲解】第三章：基本数据类型.mkv          23.93MB
│ │ ├─04、01 Python · AI&数据科学入门》08、第四章组合数据类型.mkv          45.2MB
│ │ ├─04、01 Python · AI&数据科学入门》09、【作业讲解】第四章：复杂数据类型.mkv          34.82MB
│ │ ├─04、01 Python · AI&数据科学入门》10、第五章程序控制结构.mkv          39.19MB
│ │ ├─04、01 Python · AI&数据科学入门》11、【作业讲解】第五章：程序控制结构.mkv          10.9MB
│ │ ├─04、01 Python · AI&数据科学入门》12、第六章函数-面向过程的编程.mkv          60.76MB
│ │ ├─04、01 Python · AI&数据科学入门》13、【作业讲解】第六章：函数.mkv          20.11MB
│ │ ├─04、01 Python · AI&数据科学入门》14、第七章类-面向对象的编程.mkv          38.48MB
│ │ ├─04、01 Python · AI&数据科学入门》15、【作业讲解】第七章：类.mkv          12.41MB
│ │ ├─04、01 Python · AI&数据科学入门》16、第八章文件、异常和模块.mkv          57.66MB
│ │ ├─04、01 Python · AI&数据科学入门》17、【作业讲解】第八章：文件、异常和模块.mkv          5.42MB
│ │ ├─04、01 Python · AI&数据科学入门》18、第九章有益的探索.mkv          60.4MB
│ │ ├─04、01 Python · AI&数据科学入门》19、【作业讲解】第九章：有益的探索.mkv          13.01MB
│ │ ├─04、01 Python · AI&数据科学入门》20、第十章 Python标准库.mkv          43.29MB
│ │ ├─04、01 Python · AI&数据科学入门》21、【作业讲解】第十章：Python标准库.mkv          6.85MB
│ │ ├─04、01 Python · AI&数据科学入门》22、第十一章科学计算库—Numpy应用.mkv          39.53MB
│ │ ├─04、01 Python · AI&数据科学入门》23、【作业讲解】第十一章：Numpy库.mkv          12.13MB
│ │ ├─04、01 Python · AI&数据科学入门》24、第十二章 Pandas库.mkv          72.76MB
│ │ ├─04、01 Python · AI&数据科学入门》25、【作业讲解】第十二章：Pandas库.mkv          15.46MB
│ │ ├─04、01 Python · AI&数据科学入门》26、第十三章 Matplotlib.mkv          50.74MB
│ │ ├─04、01 Python · AI&数据科学入门》27、【作业讲解】第十三章：Matplotlib.mkv          18.32MB
│ │ ├─04、01 Python · AI&数据科学入门》28、第十四章 Sklearn常规用法.mkv          28.53MB
│ │ ├─04、01 Python · AI&数据科学入门》29、【作业讲解】第十四章：Sklearn常规用法.mkv          25.44MB
│ │ └─04、01 Python · AI&数据科学入门》30、第十五章再谈编程.mkv          34.04MB
│ ├─05、02 PyTorch》
│ │ ├─05、02 PyTorch》02、【必看】深入浅出PyTorch.mkv          103.55MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》03、【第一周】PyTorch简介与安装.mkv          56.61MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》04、【第一周】补充-pytorch开发环境安装.mkv          164.59MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》05、【第一周】张量简介与创建.mkv          54.04MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》06、【第一周】张量操作与线性回归.mkv          66.2MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》07、【第一周】计算图与动态图机制.mkv          34.11MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》08、【第一周】autograd与逻辑回归.mkv          68.38MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》09、【第一周】作业讲解1.mkv          30.03MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》10、【第一周】作业讲解2.mkv          22.93MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》11、【第一周】作业讲解3.mkv          22.8MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》12、【第二周】数据读取机制Dataloader与Dataset.mkv          63.23MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》13、【第二周】数据预处理transforms模块机制.mkv          62.89MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》14、【第二周】二十二种transforms数据预处理方法.mkv          118.45MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》15、【第二周】学会自定义transforms方法.mkv          136.59MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》16、【第二周】作业讲解.mkv          94.94MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》17、【第三周】模型创建步骤与nn.Module.mkv          66.95MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》18、【第三周】模型容器与AlexNet构建.mkv          71.56MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》19、【第三周】nn网络层-卷积层.mkv          75.62MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》20、【第三周】nn网络层-池化-线性-激活函数层.mkv          75.57MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》21、【第三周】作业讲解.mkv          65.24MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》22、【第四周】权值初始化.mkv          64.54MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》23、【第四周】损失函数（一）.mkv          111.99MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》24、【第四周】损失函数(二).mkv          115.92MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》25、【第四周】优化器optimizer的概念.mkv          69.74MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》26、【第四周】torch.optim.SGD.mkv          94.87MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》27、【第四周】作业讲解.mkv          28.67MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》28、【第五周】学习率调整策略.mkv          90.84MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》29、【第五周】TensorBoard简介与安装.mkv          44.92MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》30、【第五周】TensorBoard使用（一）.mkv          85.95MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》31、【第五周】TensorBoard使用（二）.mkv          128.18MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》32、【第五周】hook函数与CAM可视化.mkv          106.22MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》33、【第五周】作业讲解.mkv          40.37MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》34、【第六周】正则化之weight_decay.mkv          65.97MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》35、【第六周】Batch Normalization.mkv          106.68MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》36、【第六周】Normalizaiton_layers.mkv          69.19MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》37、【第六周】正则化之Dropout.mkv          73.76MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》38、【第六周】作业讲解.mkv          38.44MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》39、【第七周】模型保存与加载.mkv          46.08MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》40、【第七周】模型finetune.mkv          70.48MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》41、【第七周】GPU的使用.mkv          77.36MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》42、【第七周】PyTorch常见报错.mkv          68.49MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》43、【第七周】作业讲解.mkv          19.67MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》44、【第八周】图像分类一瞥.mkv          106.5MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》45、【第八周】图像分割一瞥.mkv          128.41MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》46、【第八周】图像目标检测一瞥（上）.mkv          95.48MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》47、【第八周】图像目标检测一瞥（下）.mkv          157.19MB
│ │ ├─05、02 PyTorch》48、【第九周】生成对抗网络一瞥.mkv          110.64MB
│ │ └─05、02 PyTorch》49、【第九周】循环神经网络一瞥.mkv          71.28MB
│ ├─06、人工智能数学基础》
│ │ ├─06、人工智能数学基础》05、【第一章线性代数(上)】章节导读.mkv          10.81MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》06、【第一章线性代数(上)】-1 矩阵及其基本运算①.mkv          35.78MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》07、【第一章线性代数(上)】-2 矩阵及其基本运算②.mkv          74.63MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》08、【第一章线性代数(上)】-3 矩阵的行列式①.mkv          44.57MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》09、【第一章线性代数(上)】-4 矩阵的行列式②.mkv          45.23MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》10、【第一章线性代数(上)】-5 矩阵的行列式③.mkv          34.37MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》11、【第一章线性代数(上)】-6 矩阵的行列式④.mkv          13MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》12、【第一章线性代数(上)】-7 矩阵的逆①.mkv          38.37MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》13、【第一章线性代数(上)】-8 矩阵的逆②.mkv          25.38MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》14、【第一章线性代数(上)】-9 矩阵的逆③.mkv          29.03MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》15、【第二章线性代数(下)】章节导读.mkv          7.14MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》16、【第二章线性代数(下)】-1 矩阵的初等变换①.mkv          48.46MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》17、【第二章线性代数(下)】-2 矩阵的初等变换②.mkv          20.47MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》18、【第二章线性代数(下)】-3 矩阵的初等变换③.mkv          85.05MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》19、【第二章线性代数(下)】-4 矩阵的初等变换④.mkv          22.47MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》20、【第二章线性代数(下)】-5 矩阵的特征值与特征向量①.mkv          74.11MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》21、【第二章线性代数(下)】-6 矩阵的特征值与特征向量②.mkv          52.55MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》22、【第二章线性代数(下)】-7 矩阵的特征值与特征向量③.mkv          35.99MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》23、【第二章线性代数(下)】-8 矩阵对角化以及二次型①.mkv          59.4MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》24、【第二章线性代数(下)】-9 矩阵对角化以及二次型②.mkv          31.44MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》25、【第二章线性代数(下)】-10 矩阵对角化以及二次型③.mkv          29.83MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》26、【第二章线性代数(下)】-11svd分解的应用.mkv          53.11MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》27、【第三章微积分】-01常用函数的导数以及到导数的常用公式.mkv          46.64MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》28、【第三章微积分】-02 中值定理&洛必达法则&泰勒公式及应用.mkv          47.6MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》29、【第三章微积分】-03 函数的凹凸性&函数的极值.mkv          47.14MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》30、【第三章微积分】-04 不定积分.mkv          29.56MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》31、【第三章微积分】-05 定积分.mkv          29.44MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》32、【第三章微积分】-06 偏导数&多元函数复合求导法则链式求导法则.mkv          45.28MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》33、【第三章微积分】-07 方向导数与梯度及其应用.mkv          54.86MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》34、【第三章微积分】-08 多元函数泰勒公式与海森矩阵&多元函数的极值.mkv          43.06MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》35、【第三章微积分】-09 矩阵的求导.mkv          52.45MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》36、【第三章微积分】-10 矩阵的求导在深度学习中的应用.mkv          48.63MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》37、【第四章概率论】-01随机实验样本空间随机事件&概率的定义.mkv          50.22MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》38、【第四章概率论】-02全概率公式与贝叶斯公式及应用&独立性.mkv          39.09MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》39、【第四章概率论】-03随机变量与多维随机变量.mkv          43.46MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》40、【第四章概率论】-04期望与方差part1.mkv          47.91MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》41、【第四章概率论】-05期望与方差part2.mkv          19.72MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》42、【第四章概率论】-06参数的估计.mkv          48.33MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》43、【第五章最优化】-1 无约束最优化梯度下降.mkv          45.64MB
│ │ ├─06、人工智能数学基础》44、【第五章最优化】-2 无约束最优化梯度下降.mkv          42.04MB
│ │ └─06、人工智能数学基础》45、【第五章最优化】-3 约束最优化.mkv          46.79MB
│ ├─07、04 神经网络基础知识》
│ │ ├─07、04 神经网络基础知识》02、01-神经网络基础与多层感知机-0.mkv          38.15MB
│ │ ├─07、04 神经网络基础知识》03、01-神经网络基础与多层感知机-1.mkv          26.37MB
│ │ ├─07、04 神经网络基础知识》04、01-神经网络基础与多层感知机-2.mkv          28.86MB
│ │ ├─07、04 神经网络基础知识》05、01-神经网络基础与多层感知机-3.mkv          15.57MB
│ │ ├─07、04 神经网络基础知识》06、01-神经网络基础与多层感知机-4.mkv          39.66MB
│ │ ├─07、04 神经网络基础知识》07、02-卷积神经网络-0.mkv          28.88MB
│ │ ├─07、04 神经网络基础知识》08、02-卷积神经网络-1.mkv          51.75MB
│ │ ├─07、04 神经网络基础知识》09、02-卷积神经网络-2.mkv          22.11MB
│ │ ├─07、04 神经网络基础知识》10、03-循环神经网络-0.mkv          20.5MB
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│ ├─08、05 NLP基础知识》
│ │ ├─08、05 NLP基础知识》02、1-1 前言..mkv          152.17MB
│ │ ├─08、05 NLP基础知识》03、1-2 研究方向概述..mkv          112.22MB
│ │ ├─08、05 NLP基础知识》04、2-1 预备知识..mkv          60.53MB
│ │ ├─08、05 NLP基础知识》05、2-2 NLP问题中的特征..mkv          61.23MB
│ │ ├─08、05 NLP基础知识》06、2-3 特征输入..mkv          108.19MB
│ │ ├─08、05 NLP基础知识》07、2-4 文本的向量化表示与案例实现..mkv          80.7MB
│ │ ├─08、05 NLP基础知识》08、3-1 统计语言模型简介与案例实现..mkv          185.4MB
│ │ ├─08、05 NLP基础知识》09、3-2 语言模型任务评估..mkv          104.25MB
│ │ ├─08、05 NLP基础知识》10、3-3 神经语言模型简介与代码实现..mkv          191.58MB
│ │ ├─08、05 NLP基础知识》11、3-4 预训练的词表示及其使用实例..mkv          66.7MB
│ │ ├─08、05 NLP基础知识》12、4-1 word2vec原理..mkv          129.8MB
│ │ ├─08、05 NLP基础知识》13、4-2 word2vec代码复现..mkv          207.33MB
│ │ ├─08、05 NLP基础知识》14、4-3 word2vec项目实战展示..mkv          96.7MB
│ │ ├─08、05 NLP基础知识》15、4-4 BERT使用实战讲解..mkv          131.83MB
│ │ ├─08、05 NLP基础知识》16、4-5 MLP模型与实战..mkv          122.72MB
│ │ ├─08、05 NLP基础知识》17、4-6 RNN模型原理、代码复现与实战..mkv          186.45MB
│ │ ├─08、05 NLP基础知识》18、5-1 HMM序列标注..mkv          47.47MB
│ │ ├─08、05 NLP基础知识》19、5-2 HMM模型简介..mkv          121.17MB
│ │ ├─08、05 NLP基础知识》20、5-3 HMM样本生成..mkv          112.77MB
│ │ ├─08、05 NLP基础知识》21、5-4 HMM训练..mkv          71.39MB
│ │ ├─08、05 NLP基础知识》22、5-5 HMM预测..mkv          107.47MB
│ │ └─08、05 NLP基础知识》23、5-6 HMM代码实现..mkv          142.76MB
│ ├─09、06 NLP-baseline》
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》02、NLP baseline 开营仪式.mkv          79.36MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》03、1.1 word2vec1-1背景知识.mkv          79.62MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》04、1.2 word2vec1-2论文泛读.mkv          66.15MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》05、1.3 word2vec2-1对比模型.mkv          64.54MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》06、1.4 word2vec2-2原理.mkv          39.67MB
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│ │ ├─09、06 NLP-baseline》10、1.8 word2vec3-1代码部分上.mkv          103.47MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》11、1.9 word2vec3-2代码部分下.mkv          129.38MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》12、02glove-01-_背景介绍..mkv          28.89MB
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│ │ ├─09、06 NLP-baseline》14、02glove-03-论文概述.mkv          87.03MB
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│ │ ├─09、06 NLP-baseline》34、04 textcnn-07-textcnn数据处理以及模型构建..mkv          48.71MB
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│ │ ├─09、06 NLP-baseline》36、05-chartextcnn_1_论文导读..mkv          41.21MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》37、05-chartextcnn_2_1_模型总览及简介.mkv          50.58MB
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│ │ ├─09、06 NLP-baseline》39、05-chartextcnn_2_3_实验分析及讨论.mkv          48.78MB
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│ │ ├─09、06 NLP-baseline》42、06-fasttext_1_研究背景及意义.mkv          36.39MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》43、06-fasttext_2_1_fasttext模型上.mkv          40.99MB
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│ │ ├─09、06 NLP-baseline》46、06-fasttext_3_1_fasttext数据读取.mkv          37.59MB
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│ │ ├─09、06 NLP-baseline》48、07 deep_nmt_1_1_论文简介以及BLEU介绍.mkv          24.49MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》49、07 deep_nmt_1_2_背景介绍和研究成果及意义.mkv          40.04MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》50、07 deep_nmt_2_1_deep_nmt模型详解1.mkv          46.86MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》51、07 deep_nmt_2_2_deep_nmtm模型详解2.mkv          37.83MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》52、07 deep_nmt_2_3_实验结果及总结.mkv          39.07MB
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│ │ ├─09、06 NLP-baseline》55、08 attention_nmt_1_1_储备知识_对齐翻译_seq2seq_注意力机制..mkv          32.98MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》56、08 attention_nmt_1_2_背景介绍_研究成果及意义.mkv          39.68MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》57、08 attention_nmt_2_1_论文总览..mkv          48.38MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》58、08 attention_nmt_2_2模型详解..mkv          49.56MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》59、08 attention_nmt_2_3_实验结果及分析.mkv          48.68MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》60、08 attention_nmt_3_1_deep_nmt实现.mkv          89.75MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》61、08 attention_nmt_3_2_fairseq.mkv          84.72MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》62、09 han_attention_1_1_前期储备知识介绍.mkv          25.41MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》63、09 han_attention_1_2_研究背景成果及意义..mkv          38.71MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》64、09 han_attention_2_1_论文总览.mkv          56.09MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》65、09 han_attention_2_2_模型详解.mkv          36.92MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》66、09 han_attention_2_3_实验结果及论文总结.mkv          120.25MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》67、09 han_attention_3_1_数据读取.mkv          52.83MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》68、09 han_attention_3_2_模型实现及训练和测试.mkv          51.71MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》69、10 sgm_1_1_多标签分类介绍..mkv          19.69MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》70、10 sgm_1_2_背景知识和研究成果及意义.mkv          58.03MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》71、10 sgm_2_1_论文简介.mkv          50.81MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》72、10 sgm_2_2_模型详解..mkv          27.89MB
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│ │ ├─09、06 NLP-baseline》74、10 sgm_3_1_数据处理.mkv          45.4MB
│ │ └─09、06 NLP-baseline》75、10 sgm_3_2_模型实现..mkv          74.06MB
│ ├─10、07 信息抽取-命名实体识别》
│ │ ├─10、07 信息抽取-命名实体识别》02、1.1- BiLSTM-CRF-论文研究背景.mkv          66.78MB
│ │ ├─10、07 信息抽取-命名实体识别》03、1.2- BiLSTM-CRF-论文算法总览.mkv          36.74MB
│ │ ├─10、07 信息抽取-命名实体识别》04、1.3-BiLSTM-CRF模型结构.mkv          27.55MB
│ │ ├─10、07 信息抽取-命名实体识别》05、1.4-BiLSTM-CRF损失函数与维特比解码.mkv          22.59MB
│ │ ├─10、07 信息抽取-命名实体识别》06、1.5- BiLSTM-CRF-实验结果与论文总结.mkv          14.8MB
│ │ ├─10、07 信息抽取-命名实体识别》07、1.6- BiLSTM-CRF代码讲解.mkv          44.44MB
│ │ ├─10、07 信息抽取-命名实体识别》08、1.7- BiLSTM-CRF-NCR-Fpp代码详解.mkv          49.23MB
│ │ ├─10、07 信息抽取-命名实体识别》09、2.1_LatticeLSTM论文研究背景.mkv          74.91MB
│ │ ├─10、07 信息抽取-命名实体识别》10、2.2_LatticeLSTM模型总览..mkv          27.34MB
│ │ ├─10、07 信息抽取-命名实体识别》11、2.3_LatticeLSTM模型细节.mkv          25.24MB
│ │ ├─10、07 信息抽取-命名实体识别》12、2.4_LatticeLSTM论文实验与总结.mkv          11.05MB
│ │ ├─10、07 信息抽取-命名实体识别》13、2.5_LatticeLSTM代码讲解..mkv          88.61MB
│ │ ├─10、07 信息抽取-命名实体识别》14、3.1_LR-CNN论文研究背景.mkv          78.05MB
│ │ ├─10、07 信息抽取-命名实体识别》15、3.2_LR-CNN模型总览.mkv          23.62MB
│ │ ├─10、07 信息抽取-命名实体识别》16、3.3_LR-CNN模型细节.mkv          19.87MB
│ │ ├─10、07 信息抽取-命名实体识别》17、3.4_LR-CNN模型细节2..mkv          13.75MB
│ │ ├─10、07 信息抽取-命名实体识别》18、3.5_LR-CNN论文代码讲解..mkv          44.43MB
│ │ ├─10、07 信息抽取-命名实体识别》19、4.1_LGN论文研究背景..mkv          81.93MB
│ │ ├─10、07 信息抽取-命名实体识别》20、4.2_LGN模型总览..mkv          12.85MB
│ │ ├─10、07 信息抽取-命名实体识别》21、4.3_LGN模型详解.mkv          17.23MB
│ │ ├─10、07 信息抽取-命名实体识别》22、4.4_LGN代码讲解.mkv          26.42MB
│ │ ├─10、07 信息抽取-命名实体识别》23、5.1_TENER论文研究背景.mkv          137.09MB
│ │ ├─10、07 信息抽取-命名实体识别》24、5.2_TENER模型总览.mkv          49.63MB
│ │ ├─10、07 信息抽取-命名实体识别》25、5.3_TENER模型详解.mkv          72.78MB
│ │ ├─10、07 信息抽取-命名实体识别》26、5.4_TENER模型总结.mkv          30.15MB
│ │ ├─10、07 信息抽取-命名实体识别》27、5.5_TENER模型代码.mkv          73.36MB
│ │ ├─10、07 信息抽取-命名实体识别》28、6-1_Soft_Lexicon论文研究背景..mkv          130.51MB
│ │ ├─10、07 信息抽取-命名实体识别》29、6-2_Soft_Lexicon模型总览.mp4.mkv          27.98MB
│ │ ├─10、07 信息抽取-命名实体识别》30、6-3_Soft_Lexicon模型详解..mkv          24.14MB
│ │ ├─10、07 信息抽取-命名实体识别》31、6-4_Soft_Lexicon模型总结..mkv          61.13MB
│ │ └─10、07 信息抽取-命名实体识别》32、6-5_Soft_Lexicon模型代码..mkv          46.15MB
│ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》01、【11月6日】篇章级事件抽取前沿直播.mkv          222.57MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》03、01 cnn_for-re-01.mp4（新版）.mkv          41.2MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》04、01 cnn_for-re-02.mp4（新版）.mkv          53.55MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》05、01 cnn_for-re-03.mp4（新版）.mkv          56.9MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》06、01 cnn_for-re-04.mp4（新版）.mkv          67.45MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》07、01 cnn_for-re-05.mp4（新版）.mkv          53.36MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》08、01 code_cnn_for_re-06（新版）.mkv          77.94MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》09、01 code_cnn_for_re-07（新版）.mkv          76.29MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》10、01 code_cnn_for_re-08（新版）.mkv          88.95MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》11、01 code_cnn_for_re-09（新版）.mkv          103.43MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》12、01 code_cnn_for_re-10（新版）.mkv          59.76MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》13、02 pcnn_crcnn_1_PCNN背景及部分相关工作（新版）.mkv          63.74MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》14、02 pcnn_crcnn_2_PCNN的相关工作（新版）.mkv          52.01MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》15、02 pcnn_crcnn_3_PCNN的模型部分（新版）.mkv          62.61MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》16、02 pcnn_crcnn_4_PCNN的实验部分及CRCNN的背景（新版）.mkv          38.75MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》17、02 pcnn_crcnn_5_CRCNN的相关工作及模型部分（新版）.mkv          83.55MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》18、02 pcnn_crcnn_6_CRCNN的实验部分及总结（新版）.mkv          39.43MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》19、02 pcnn_code-7-前期回顾及输出处理1（新版）.mkv          64.57MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》20、02 pcnn_code-8-数据处理2（新版）.mkv          48.79MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》21、02 pcnn_code-9-模型定义（新版）.mkv          64.54MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》22、02 pcnn_code-10-模型训练1（新版）.mkv          46.77MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》23、02 pcnn_code-11-模型训练2及模型评价（新版）.mkv          96.84MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》24、3.1 att-blstm 关系识别-背景介绍.（旧版）.mkv          56.28MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》25、3.2 att-blstm 关系识别-模型详解.（旧版）.mkv          85.9MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》26、3.3 att-blstm 关系识别-代码实战.（旧版）.mkv          121MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》27、03  lstmatt_1_背景及相关工作（新版）.mkv          87.87MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》28、03  lstmatt_2_模型及实验（新版）.mkv          84.46MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》29、03  att_lstm_code_3_课程回顾及超参数设置（新版）.mkv          91.06MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》30、03  att_lstm_code_4_数据处理及模型定义（新版）.mkv          105.53MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》31、03  att_lstm_code_5_模型训练及模型评价（新版）.mkv          93.61MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》32、4.1 LSTM-LSTM-bias 背景介绍.（旧版）.mkv          71MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》33、4.2 LSTM-LSTM-bias模型详解.（旧版）.mkv          91.63MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》34、4.3 LSTM-LSTM-bias代码实战（旧版）.mkv          151.05MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》35、04 novel_tagging_paper_1_背景及相关工作01（新版）.mkv          77.73MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》36、04 novel_tagging_paper_2_相关工作02（新版）.mkv          61.51MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》37、04 novel_tagging_paper_3_相关工作03（新版）.mkv          83.44MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》38、04 novel_tagging_paper_4_模型（新版）.mkv          64.79MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》39、04 novel_tagging_code_1_准备工作_超参数定义_数据处理（新版）.mkv          120.29MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》40、04 novel_tagging_code_2_数据读取_模型训练与评价（新版）.mkv          107.74MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》41、04 novel_tagging_paper_5_实验（新版）.mkv          36.17MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》42、05 casrel_paper_0（新版）.mkv          55MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》43、05 casrel_paper_1（新版）.mkv          34.01MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》44、05 casrel_paper_2（新版）.mkv          57.32MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》45、05 casrel_paper_3（新版）.mkv          53.37MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》46、05 casrel_paper_4（新版）.mkv          53.62MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》47、05 casrel_code_5（新版）.mkv          71.51MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》48、05 casrel_code_6（新版）.mkv          93.4MB
│ │ ├─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》49、05 casrel_code_7（新版）.mkv          93.61MB
│ │ └─11、07 （2）信息抽取-关系抽取》50、05 casrel_code_8（新版）.mkv          119.63MB
│ ├─12、08 NLP-预训练模型》
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》02、01transformer-01-论文背景&研究成果.mkv          53.26MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》03、01transformer-02-attention回顾.mkv          54.19MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》04、01transformer-03-模型框架和self_attention.mkv          55.85MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》05、01transformer-04-模型小trick..mkv          96.7MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》06、01transformer-05-代码框架部分和encoder.mkv          105.28MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》07、01transformer-06-代码decoder和self_attention.mkv          98.23MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》08、01transformer-07-代码训练部分和预测部分.mkv          156.37MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》09、02transformer_xl-01-论文背景..mkv          65.83MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》10、02transformer_xl-02-vallini model回顾..mkv          52.17MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》11、02transformer_xl-03-片段级递归机制..mkv          47.51MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》12、02transformer_xl-04-相对位置编码和小trick..mkv          53.59MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》13、02transformer_xl-05-论文总结..mkv          94MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》14、02transformerxl-06-代码数据准备..mkv          58.82MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》15、02transformerxl-07-代码self attention..mkv          132.05MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》16、02transformer_xl-08-代码update memory和adaptive.mkv          101.14MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》17、02transformer_xl-09-代码adaptive softmax2..mkv          151.16MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》18、03elmo-01-elmo的下游任务介绍..mkv          29.04MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》19、03elmo-02-feature_based和fine_tuning.mkv          24.26MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》20、03elmo-03-word2vec和charcnn回顾.mkv          19.15MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》21、03elmo-04-Bidirectional_language_models.mkv          22.2MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》22、03elmo-05-how to use emol..mkv          18.26MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》23、03elmo-06-论文回顾..mkv          67.67MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》24、03elmo-07-代码预处理部分.mkv          78.29MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》25、03elmo-08-代码模型结构部分.mkv          102.25MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》26、03elmo-09-代码crf流程..mkv          42.4MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》27、03elmo-10-代码crf实现..mkv          143.87MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》28、04gpt-01-nlp下游任务介绍.mkv          40.46MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》29、04gpt-02-transformer回顾.mkv          32.37MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》30、04gpt-03-预训练和fine-tuning.mkv          23.39MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》31、04gpt-04-输入转换.mkv          17.5MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》32、04gpt-05-论文回顾..mkv          50.4MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》33、04gpt-06-代码流程和建立vocab.mkv          70.76MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》34、04gpt-07-代码与处理部分.mkv          52.48MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》35、04gpt-08-代码trasform_roc部分.mkv          21.58MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》36、04gpt-09-代码transformer_model部分.mkv          57.92MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》37、04gpt-10-代码两种loss的计算.mkv          43.94MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》38、04gpt-11-代码训练部分.mkv          51.88MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》39、05bert-01-bert的背景和glue benchmark..mkv          27.87MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》40、05bert-02-论文导读和bert 衍生模型..mkv          26.39MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》41、05bert-03-bert、gtp、elmo的比较.mkv          14.58MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》42、05bert-04-bert model和pre-training部分.mkv          28.48MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》43、05bert-05-bert的fine-tuning部分.mkv          20.46MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》44、05bert-06-代码fine-tuning数据预处理和model 加载.mkv          37.48MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》45、05bert-07-代码fine-tuning训练部分.mkv          24.08MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》46、05bert-08-代码bert pretrain的NSP.mkv          43.8MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》47、05bert-09-代码pertrain预处理.mkv          60.81MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》48、05bert-10-代码bert-pretrain的transformer部分..mkv          47.08MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》49、05bert-11-代码bert pretrain的loss计算..mkv          59.92MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》50、06ulmfit-01-uimfit背景介绍.mkv          37.51MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》51、06ulmfit-02-awdLstm回顾..mkv          20.91MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》52、06ulmfit-03-下三角学习率.mkv          20.58MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》53、06ulmfit-04-classifier fine tuning..mkv          18.11MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》54、06ulmfit-05-论文回顾.mkv          80.46MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》55、06ulmfit-06-代码fine tuning部分.mkv          50.31MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》56、06ulmfit-07-代码逐层解冻和预测.mkv          36.63MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》57、06ulmfit-08-代码pycharm lm部分..mkv          42.29MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》58、07albert-01-albert背景介绍.mkv          46.97MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》59、07albert-02-轻量级bert回顾.mkv          42.6MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》60、07albert-03-embedding layer的因式分解.mkv          55.15MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》61、07albert-04-albert跨层参数共享.mkv          28.91MB
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│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》64、07albert-07-代码samplemask.mkv          87.56MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》65、07albert-08-代码transformer结构.mkv          81.61MB
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│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》68、08mass-01-mass背景介绍..mkv          73.51MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》69、08mass-02-bert和gpt回顾..mkv          50.11MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》70、08mass-03-mass 的seq2seq pretraining..mkv          64.88MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》71、08mass-04-mass的discussions..mkv          118.93MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》72、08mass-05-代码fairseq的训练流程..mkv          79.12MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》73、08mass-06-代码mass的xseq2seq部分.mkv          161.22MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》74、08mass-07-代码mass的xtransformer部分..mkv          73.21MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》75、08mass-08-代码mass的dataset准备..mkv          99.92MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》76、09xlnet-01-xlnet背景介绍..mkv          47.34MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》77、09xlnet-02-AR和AE的比较..mkv          59.35MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》78、09xlnet-03-排列lm部分..mkv          48.28MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》79、09xlnet-04-排列lm的mask实现.mkv          40.57MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》80、09xlnet-05-传统lm存在的问题..mkv          32.56MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》81、09xlnet-06-Two Stream Self-attention..mkv          56.33MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》82、09xlnet-07-xlnet论文回顾.mkv          69.35MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》83、09xlnet-08-代码xlnet的fine-tuning..mkv          61.78MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》84、09xlnet-09-代码xlnet的mask..mkv          180.55MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》85、09xlnet-10-代码xlnet的self attention..mkv          126.95MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》86、10electra-01-electra背景介绍..mkv          56.59MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》87、10electra-02-gan的回顾..mkv          43MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》88、10electra-03-electra的生成器和判别器详解..mkv          38.97MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》89、10electra-04-论文回顾..mkv          84.85MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》90、10electra-05-代码electra训练流程..mkv          106.36MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》91、10electra-06-代码预处理部分..mkv          123.43MB
│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》92、10electra-07-代码生成器和判别器..mkv          126.26MB
│ │ └─12、08 NLP-预训练模型》93、10electra-08-代码start training部分..mkv          120.19MB
│ ├─13、09 NLP-图神经网络》
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》02、00图神经网络专题-01-开班课..mkv          59.92MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》03、00图神经网络专题-02-开班课.mkv          34.39MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》04、02第二次直播答疑..mkv          72.01MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》05、03第三次直播答疑..mkv          50.57MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》06、05第五次直播答疑..mkv          44.09MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》07、01nodevec-01-研究背景.mkv          24.53MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》08、01nodevec-02-研究成果.mkv          43.82MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》09、01nodevec-03-图的应用.mkv          33.36MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》100、08gcn-09-gcn频域公式推导..mkv          73.58MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》101、08gcn-10-实验分析..mkv          80.77MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》102、08gcn-11-论文总结..mkv          41.25MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》103、08gcn-12-代码介绍..mkv          43.63MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》104、08gcn-13-读图预处理..mkv          51.03MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》105、08gcn-14-gcn模型实现及代码总结.mp4.mkv          49.05MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》106、09ggnn-01-研究背景..mkv          47.9MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》107、09ggnn-02-ggnn模型简介..mkv          33.75MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》108、09ggnn-03-研究成果研究意义..mkv          36.32MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》109、09ggnn-04-模型总览..mkv          63.7MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》10、01nodevec-04-模型结构&BFS&DFS.mkv          107.53MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》110、09ggnn-05-GRU模型简单回顾..mkv          27.46MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》111、09ggnn-06-GGNN模型细节..mkv          79.2MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》112、09ggnn-07-GGSNNs模型细节..mkv          55.17MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》113、09ggnn-08-bAbI任务..mkv          88.46MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》114、09ggnn-09-RNN图数据分析..mkv          30.46MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》115、09ggnn-10-实验分析&论文总结..mkv          60.07MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》116、09ggnn-11-代码介绍..mkv          44.74MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》117、09ggnn-12-读图..mkv          112.01MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》118、09ggnn-13-ggnn模型代码..mkv          154.17MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》119、09ggnn-14-模型训练和测试..mkv          39.97MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》11、01nodevec-05-模型算法&alias算法.mkv          191.9MB
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│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》121、10mpnn-02-mpnn框架简介..mkv          26.5MB
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│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》79、07graphsage-01-研究背景..mkv          46.11MB
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│ │ ├─14、10 NLP-文本匹配》86、09-MGCN代码讲解-08.mp4.mkv          74.45MB
│ │ ├─14、10 NLP-文本匹配》87、09-MGCN代码讲解-09.mp4.mkv          83.08MB
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│ │ ├─14、10 NLP-文本匹配》89、09-MGCN代码讲解-11.mp4.mkv          59.82MB
│ │ ├─14、10 NLP-文本匹配》90、10-论文泛读-01.mkv          81.12MB
│ │ ├─14、10 NLP-文本匹配》91、10-论文泛读-02.mkv          55.24MB
│ │ ├─14、10 NLP-文本匹配》92、10-论文精读-03.mkv          70MB
│ │ ├─14、10 NLP-文本匹配》93、10-论文精读-04.mkv          55.95MB
│ │ ├─14、10 NLP-文本匹配》94、10-论文精读-05.mkv          55.53MB
│ │ ├─14、10 NLP-文本匹配》95、10-论文精读-06.mkv          29.8MB
│ │ ├─14、10 NLP-文本匹配》96、10-代码讲解-07.mkv          63.43MB
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│ │ ├─14、10 NLP-文本匹配》98、10-代码讲解-09.mkv          98.91MB
│ │ └─14、10 NLP-文本匹配》99、10-代码讲解-10.mkv          108.9MB
│ ├─15、11 NLP-机器翻译》
│ │ ├─15、11 NLP-机器翻译》01、ConvSeq2Seq-代码讲解.mkv          161.82MB
│ │ ├─15、11 NLP-机器翻译》02、ConvSeq2Seq-论文精读.mkv          99.36MB
│ │ ├─15、11 NLP-机器翻译》03、ConvSeq2Seq-论文泛读.mkv          33.46MB
│ │ ├─15、11 NLP-机器翻译》05、1.1-loung_nmt-储备知识..mkv          28.46MB
│ │ ├─15、11 NLP-机器翻译》06、1.2-loung_nmt-研究背景..mkv          104.83MB
│ │ ├─15、11 NLP-机器翻译》07、1.3-loung_nmt-研究成果及意义.mp4.mkv          19.6MB
│ │ ├─15、11 NLP-机器翻译》08、1.4-luong_nmt-论文简介.mp4.mkv          94.12MB
│ │ ├─15、11 NLP-机器翻译》09、1.5-luong_nmt-global_attention..mkv          127.19MB
│ │ ├─15、11 NLP-机器翻译》10、1.6-luong_nmt-local_attention..mkv          95.44MB
│ │ ├─15、11 NLP-机器翻译》11、1.7-luong_nmt_2_4_实验.mp4.mkv          139.96MB
│ │ ├─15、11 NLP-机器翻译》12、1.8-loung_nmt_数据读取..mkv          75.47MB
│ │ ├─15、11 NLP-机器翻译》13、1.9-loung_nmt_模型实现..mkv          164.08MB
│ │ ├─15、11 NLP-机器翻译》14、1.10-loung_nmt_训练和测试.mp4.mkv          90.11MB
│ │ ├─15、11 NLP-机器翻译》15、2.1-coverage_储备知识.mp4.mkv          22.37MB
│ │ ├─15、11 NLP-机器翻译》16、2.2-coverage_研究背景及意义.mkv          53.8MB
│ │ ├─15、11 NLP-机器翻译》17、2.3-coverage_相关知识.mp4.mkv          78.76MB
│ │ ├─15、11 NLP-机器翻译》18、2.4-coverage_基于语言学的覆盖模型..mkv          82.07MB
│ │ ├─15、11 NLP-机器翻译》19、2.5-coverage_基于神经网络的覆盖模型..mkv          75.63MB
│ │ ├─15、11 NLP-机器翻译》20、2.6-coverage 代码实践.mp4.mkv          171.36MB
│ │ ├─15、11 NLP-机器翻译》21、3.1-subword_nmt_1_1.mkv          33.81MB
│ │ ├─15、11 NLP-机器翻译》22、3.2-subword_nmt.mkv          51.64MB
│ │ ├─15、11 NLP-机器翻译》23、3.3-subword_nmt_.mkv          112.97MB
│ │ ├─15、11 NLP-机器翻译》24、3.4-subword_nmt_.mkv          96.55MB
│ │ ├─15、11 NLP-机器翻译》25、3.5-subword_nmt_.mkv          157.55MB
│ │ ├─15、11 NLP-机器翻译》26、3.6-subword_nmt.mkv          171.31MB
│ │ ├─15、11 NLP-机器翻译》27、4.1-Google-nmt.mkv          89.71MB
│ │ ├─15、11 NLP-机器翻译》28、【4月9日】Mass-论文泛读.mkv          36.09MB
│ │ └─15、11 NLP-机器翻译》29、【4月16日】Mass-论文精读.mkv          46.75MB
│ ├─16、12 NLP-情感分析》
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》02、01 TextRNN & FastText & TextCNN-01-研究背景&摘要、框架.mkv          62.44MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》03、01 TextRNN & FastText & TextCNN-02-模型总览&细节1.mkv          71.35MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》04、01 TextRNN & FastText & TextCNN-03-训练、损失函数、实验.mkv          45.19MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》05、01 TextRNN & FastText & TextCNN-04-实验结果及分析讲解.mkv          53.58MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》06、01 TextRNN & FastText & TextCNN-05-代码讲解.mkv          192.46MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》07、02 TreeLSTM-01-论文导读.mkv          20.95MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》08、02 TreeLSTM-02-研究背景解读.mkv          40.4MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》09、02 TreeLSTM-03-论文摘要、框架讲解.mkv          26.34MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》10、02 TreeLSTM-04-上节课回顾.mkv          5.17MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》11、02 TreeLSTM-05-精读_模型结构总览.mkv          39.97MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》12、02 TreeLSTM-06-Tree-LSTM模型讲解.mkv          39.06MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》13、02 TreeLSTM-07-模型结构细节.mkv          30.57MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》14、02 TreeLSTM-08-实验设置与分析.mkv          54.62MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》15、02 TreeLSTM-09-论文总结.mkv          12.47MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》16、02 TreeLSTM-10-本课回顾及下节预告.mkv          8.13MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》17、02 TreeLSTM-11-代码介绍.mkv          24.86MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》18、02 TreeLSTM-12-代码讲解一.mkv          85.06MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》19、02 TreeLSTM-13-代码讲解二.mkv          85.29MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》20、02 TreeLSTM-14-代码讲解三..mkv          61.87MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》21、03 TD-LSTM & AT-LSTM -01-论文导读.mkv          4.73MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》22、03 TD-LSTM & AT-LSTM -02-所需知识储备.mkv          5.13MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》23、03 TD-LSTM & AT-LSTM -03-学习目标.mkv          5.3MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》24、03 TD-LSTM & AT-LSTM -04-课程安排.mkv          2.79MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》25、03 TD-LSTM & AT-LSTM -05-研究背景.mkv          30.21MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》26、03 TD-LSTM & AT-LSTM -06-论文泛读.mkv          16.34MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》27、03 TD-LSTM & AT-LSTM -07-下节预告.mkv          5.07MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》28、03 TD-LSTM & AT-LSTM -08-上节回顾.mkv          4.25MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》29、03 TD-LSTM & AT-LSTM -09-论文综述.mkv          10.99MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》30、03 TD-LSTM & AT-LSTM -10- TD-LSTM精读.mkv          28.37MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》31、03 TD-LSTM & AT-LSTM -11- ATAE-LSTM精读.mkv          38MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》32、03 TD-LSTM & AT-LSTM -12-实验结果及分析part1.mkv          29.61MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》33、03 TD-LSTM & AT-LSTM -13-实验结果及分析part2.mkv          11.16MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》34、03 TD-LSTM & AT-LSTM -14-论文总结及下节回顾..mkv          15.3MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》35、03 TD-LSTM & AT-LSTM -15-代码介绍.mkv          96.9MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》36、03 TD-LSTM & AT-LSTM -16-代码讲解二.mkv          87.26MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》37、03 TD-LSTM & AT-LSTM -17-代码讲解三.mkv          59.46MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》38、03 TD-LSTM & AT-LSTM -18-代码讲解回顾.mkv          7.58MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》41、04 MemNet&IAN-03-论文泛读.mkv          16.27MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》42、04 MemNet&IAN-04-本课回顾与下节预告.mkv          9.23MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》44、04 MemNet&IAN-06-向量转换、注意力讲解.mkv          86.79MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》45、04 MemNet&IAN-07-实验设置及分析.mkv          67MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》46、04 MemNet&IAN-08-论文总结及回顾.mkv          21.51MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》47、04 MemNet&IAN-09-代码环境讲解.mkv          38.82MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》48、04 MemNet&IAN-10-代码结构讲解.mkv          149.12MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》49、04 MemNet&IAN-11-论文代码细节讲解.mkv          142.82MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》50、04 MemNet&IAN-12-代码实践课回顾..mkv          16.88MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》51、05 BERT&ERNIE 2.0-01-论文介绍.mkv          31.02MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》52、05 BERT&ERNIE 2.0-02-背景介绍1..mkv          49.09MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》53、05 BERT&ERNIE 2.0-03-背景介绍2.mkv          28.2MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》54、05 BERT&ERNIE 2.0-04-论文摘要、结构讲解.mkv          11.03MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》55、05 BERT&ERNIE 2.0-05-上节回顾.mkv          5.87MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》56、05 BERT&ERNIE 2.0-06-论文算法总览.mkv          60.46MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》57、05 BERT&ERNIE 2.0-07-输入表征、task精讲.mkv          22.11MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》58、05 BERT&ERNIE 2.0-08-模型Fine-tuning解读.mkv          39.26MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》59、05 BERT&ERNIE 2.0-09-实验设置及分析.mkv          35.27MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》60、05 BERT&ERNIE 2.0-10-论文总结.mkv          18.31MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》61、05 BERT&ERNIE 2.0-11-论文回顾.mkv          10.54MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》62、05 BERT&ERNIE 2.0-12-实践代码介绍.mkv          59.51MB
│ │ ├─16、12 NLP-情感分析》63、05 BERT&ERNIE 2.0-13-实践代码精讲1.mkv          185.55MB
│ │ └─16、12 NLP-情感分析》64、05 BERT&ERNIE 2.0-14-实践代码精讲2..mkv          32.52MB
│ ├─17、13 NLP-阅读理解》
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》02、01-开山之作_1_1_背景意义..mkv          119.83MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》03、01-开山之作_1_2_研究成果_论文提纲..mkv          45.17MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》04、01-开山之作_2_1_模型结构..mkv          124.12MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》05、01-开山之作_2_2_实验结果及分析..mkv          100.16MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》06、01-开山之作_3_数据处理jupyter..mkv          222.83MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》07、01-开山之作_4_1_训练代码jupyter..mkv          182.2MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》08、01-开山之作_4_2训练代码pycharm..mkv          217.46MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》09、01-开山之作_5_反馈问题..mkv          79.92MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》10、feedback.mkv          79.1MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》11、02-bidaf_1_1_背景意义..mkv          99.21MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》12、02-bidaf_1_2_相关工作+小结..mkv          61.11MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》13、02-bidaf_2_1_模型结构..mkv          84.58MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》14、02-bidaf_2_2_实验分析..mkv          44.42MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》15、02-bidaf_3_1_数据读取-jupyter..mkv          108.19MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》16、02-bidaf_3_2数据读取-pycharm..mkv          145.36MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》17、02-bidaf_4_训练加预测..mkv          204.85MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》18、02-bidaf_5_评测指标..mkv          79.23MB
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│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》20、03-pgnet_1_1_研究背景..mkv          117.03MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》21、03-pgnet_1_2_研究背景意义第二部分..mkv          46.63MB
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│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》27、03-pgnet_4_1_数据处理第一部分..mkv          329.02MB
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│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》37、04-adv_3_1_code-overview第一部分..mkv          122.26MB
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│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》40、04-adv_5_1_train-第一部分..mkv          151.84MB
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│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》47、05-xlnet_3_代码overview..mkv          77.45MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》48、05-xlnet_4_数据处理overview..mkv          26.97MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》49、05-xlnet_5_1_数据处理第一部分..mkv          164.66MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》50、05-xlnet_5_2_数据处理第二部分..mkv          248.72MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》51、05-xlnet_6_1_训练代码第一部分..mkv          177.93MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》52、05-xlnet_6_2_训练代码第二部分..mkv          125.69MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》53、05-xlnet_7_1_预测第一部分..mkv          151.62MB
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│ │ └─17、13 NLP-阅读理解》55、专题总结..mkv          12.19MB
│ ├─18、14 NLP-对话系统》
│ │ ├─18、14 NLP-对话系统》01、【11月6日】对话系统前沿直播.mkv          317.94MB
│ │ ├─18、14 NLP-对话系统》03、【8月10日】对话系统体验课直播第一讲.mkv          196.03MB
│ │ ├─18、14 NLP-对话系统》04、【8月11日】对话系统体验课直播第二讲.mkv          193.21MB
│ │ ├─18、14 NLP-对话系统》05、【8月19日】JointBERT-论文讲解（开营直播）.mkv          486.44MB
│ │ ├─18、14 NLP-对话系统》06、【8月21日】JointBERT-代码详解.mkv          686.44MB
│ │ ├─18、14 NLP-对话系统》07、【8月25日】AGIF-论文讲解.mkv          461.77MB
│ │ ├─18、14 NLP-对话系统》08、【8月28日】AGIF-论文精读.mkv          853.46MB
│ │ ├─18、14 NLP-对话系统》09、【9月11日】AGIF-代码复现.mkv          670.44MB
│ │ ├─18、14 NLP-对话系统》10、【9月16日】Fewshot MultiLABEL-论文泛读.mkv          425.58MB
│ │ ├─18、14 NLP-对话系统》11、【9月19日】Fewshot MultiLABEL-论文精读（第一部分）.mkv          369.11MB
│ │ ├─18、14 NLP-对话系统》12、【10月13日】Fewshot MultiLABEL-论文精读（第二部分）.mkv          343.78MB
│ │ ├─18、14 NLP-对话系统》13、【10月23日】Fewshot MultiLABEL-论文精读+代码讲解.mkv          678.33MB
│ │ ├─18、14 NLP-对话系统》14、【10月27日】Fewshot MultiLABEL-代码复现.mkv          238.74MB
│ │ ├─18、14 NLP-对话系统》15、【3月29日】trade-dst-论文泛读.mkv          471.82MB
│ │ ├─18、14 NLP-对话系统》16、【4月1日】trade-dst-论文精读.mkv          670.42MB
│ │ ├─18、14 NLP-对话系统》17、【4月8日】trade-dst-代码复现.mkv          633.98MB
│ │ ├─18、14 NLP-对话系统》18、【4月12日】trade-dst-代码讲解（下）.mkv          225.72MB
│ │ ├─18、14 NLP-对话系统》19、【4月24日】dst-as-prompting-论文精读.mkv          597.27MB
│ │ ├─18、14 NLP-对话系统》20、【4月20日】dst-as-prompting-论文泛读.mkv          339.29MB
│ │ ├─18、14 NLP-对话系统》21、【4月27日】dst-as-prompting-代码复现.mkv          745.85MB
│ │ ├─18、14 NLP-对话系统》22、1.1  joint-bert.mkv          109.1MB
│ │ ├─18、14 NLP-对话系统》23、1.2 joint-bert.mkv          29.09MB
│ │ ├─18、14 NLP-对话系统》24、1.3 joint-bert.mkv          12.65MB
│ │ ├─18、14 NLP-对话系统》25、1.4  joint-bert.mkv          256.55MB
│ │ ├─18、14 NLP-对话系统》26、1.5 joint-bert.mkv          15.31MB
│ │ ├─18、14 NLP-对话系统》27、1.6 joint-bert.mkv          2.39MB
│ │ ├─18、14 NLP-对话系统》28、1.7 joint-bert.mkv          77.16MB
│ │ ├─18、14 NLP-对话系统》29、1.8  joint-bert-代码.mkv          53.3MB
│ │ └─18、14 NLP-对话系统》30、1.9 joint-bert-代码.mkv          225.17MB
│ ├─19、强化学习》
│ │ ├─19、强化学习》01、强化学习1期第1次答疑直播.mkv          189.71MB
│ │ ├─19、强化学习》03、强化学习开营直播.mkv          518.26MB
│ │ ├─19、强化学习》04、01DQN-01-论文泛读开场白.mkv          17.15MB
│ │ ├─19、强化学习》05、01DQN-02-研究背景及意义.mkv          20.87MB
│ │ ├─19、强化学习》06、01DQN-03-背景知识补充.mkv          10.9MB
│ │ ├─19、强化学习》07、01DQN-04-论文泛读.mkv          53.09MB
│ │ ├─19、强化学习》08、01DQN-05-泛读总结及下节预告.mkv          7.12MB
│ │ ├─19、强化学习》09、01DQN-06-论文精读开场白.mkv          10.12MB
│ │ ├─19、强化学习》100、07DDPG-01-开场白.mkv          13.58MB
│ │ ├─19、强化学习》101、07DDPG-02-研究背景成果和意义.mkv          5.96MB
│ │ ├─19、强化学习》102、07DDPG-03-背景知识补充.mkv          4.65MB
│ │ ├─19、强化学习》103、07DDPG-04-论文泛读.mkv          71.19MB
│ │ ├─19、强化学习》104、07DDPG-05-本节回顾下节预告.mkv          5.57MB
│ │ ├─19、强化学习》105、07DDPG-06-论文精读结构.mkv          7.08MB
│ │ ├─19、强化学习》106、07DDPG-07-从DQN到DDPG.mkv          43.73MB
│ │ ├─19、强化学习》107、07DDPG-08-网络结构.mkv          61.12MB
│ │ ├─19、强化学习》108、07DDPG-09-DDPG核心思想.mkv          32.4MB
│ │ ├─19、强化学习》109、07DDPG-10-算法的其他细节.mkv          26.78MB
│ │ ├─19、强化学习》10、01DQN-07-论文模型.mkv          19.83MB
│ │ ├─19、强化学习》110、07DDPG-11-算法总结.mkv          8.43MB
│ │ ├─19、强化学习》111、07DDPG-12-代码部分结构.mkv          7.26MB
│ │ ├─19、强化学习》112、07DDPG-13-网络结构及初始化.mkv          79.54MB
│ │ ├─19、强化学习》113、07DDPG-14-BatchNorm的使用.mkv          41.38MB
│ │ ├─19、强化学习》114、07DDPG-15-参数更新.mkv          56.13MB
│ │ ├─19、强化学习》115、07DDPG-16-代码结构.mkv          53.58MB
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│ │ ├─19、强化学习》117、08TD3-01-论文泛读开场白.mkv          8.81MB
│ │ ├─19、强化学习》118、08TD3-02-研究背景.mkv          11.78MB
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│ │ ├─19、强化学习》11、01DQN-08-论文细节一图像预处理.mkv          34.24MB
│ │ ├─19、强化学习》120、08TD3-04-论文泛读.mkv          67.19MB
│ │ ├─19、强化学习》121、08TD3-05-论文泛读总结.mkv          4.36MB
│ │ ├─19、强化学习》122、08TD3-06-论文精读开场白.mkv          4.22MB
│ │ ├─19、强化学习》123、08TD3-07-overestimation.mkv          195.82MB
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│ │ ├─19、强化学习》130、08TD3-14-实验结果.mkv          25.5MB
│ │ ├─19、强化学习》131、09SQL-01-论文泛读开场白.mkv          13.97MB
│ │ ├─19、强化学习》132、09SQL-02-研究背景及成果.mkv          55.08MB
│ │ ├─19、强化学习》133、09SQL-03-背景知识补充.mkv          72.45MB
│ │ ├─19、强化学习》134、09SQL-04-论文泛读总结.mkv          5.91MB
│ │ ├─19、强化学习》135、09SQL-05-论文精读开场白.mkv          5.43MB
│ │ ├─19、强化学习》136、09SQL-06-核心思想.mkv          21.74MB
│ │ ├─19、强化学习》137、09SQL-07-理论基础.mkv          33.39MB
│ │ ├─19、强化学习》138、09SQL-08-算法细节.mkv          95.5MB
│ │ ├─19、强化学习》139、09SQL-09-实验结果分析.mkv          60.16MB
│ │ ├─19、强化学习》13、01DQN-10-论文细节三 SemiGradientMethod.mkv          30.83MB
│ │ ├─19、强化学习》140、09SQL-10-理论证明.mkv          66.9MB
│ │ ├─19、强化学习》141、09SQL-11-论文精读总结.mkv          6.03MB
│ │ ├─19、强化学习》142、09SQL-12-代码部分结构.mkv          4.44MB
│ │ ├─19、强化学习》143、09SQL-13-Pytorch的手动链式法则求导.mkv          44.67MB
│ │ ├─19、强化学习》144、09SQL-14-离散情况细节.mkv          34.43MB
│ │ ├─19、强化学习》145、09SQL-15-连续情况细节.mkv          48.77MB
│ │ ├─19、强化学习》146、09SQL-16-代码结构.mkv          16.38MB
│ │ ├─19、强化学习》147、09SQL-17-调参结果.mkv          17.03MB
│ │ ├─19、强化学习》148、10SAC-01-论文泛读开场白.mkv          9.54MB
│ │ ├─19、强化学习》149、10SAC-02-研究背景.mkv          8.65MB
│ │ ├─19、强化学习》14、01DQN-11-实验结果分析.mkv          36.54MB
│ │ ├─19、强化学习》150、10SAC-03-论文泛读.mkv          62.21MB
│ │ ├─19、强化学习》151、10SAC-04-论文泛读总结.mkv          3.53MB
│ │ ├─19、强化学习》152、10SAC-05-论文精读开场白.mkv          8.35MB
│ │ ├─19、强化学习》153、10SAC-06-核心思想.mkv          31.32MB
│ │ ├─19、强化学习》154、10SAC-07-主要算法.mkv          49.98MB
│ │ ├─19、强化学习》155、10SAC-08实验结果.mkv          15.41MB
│ │ ├─19、强化学习》156、10SAC-09-理论证明.mkv          31.4MB
│ │ ├─19、强化学习》157、10SAC-10-论文精读总结.mkv          8.7MB
│ │ ├─19、强化学习》158、10SAC-11-算法细节.mkv          21.65MB
│ │ ├─19、强化学习》159、10SAC-12-代码结构及调参结果.mkv          28.17MB
│ │ ├─19、强化学习》15、01DQN-12-论文精读总结.mkv          12.17MB
│ │ ├─19、强化学习》160、11AdvancedValueMethods-01-论文泛读开场白.mkv          18.69MB
│ │ ├─19、强化学习》161、11AdvancedValueMethods-02-背景知识补充.mkv          28.45MB
│ │ ├─19、强化学习》162、11AdvancedValueMethods-03-Rainbow泛读.mkv          62.06MB
│ │ ├─19、强化学习》163、11AdvancedValueMethods-04-D4PG泛读.mkv          64.46MB
│ │ ├─19、强化学习》164、11AdvancedValueMethods-05-A3C泛读.mkv          62.97MB
│ │ ├─19、强化学习》165、11AdvancedValueMethods-06-IMPALA泛读.mkv          61.67MB
│ │ ├─19、强化学习》166、11AdvancedValueMethods-07-论文泛读总结.mkv          3.62MB
│ │ ├─19、强化学习》167、11AdvancedValueMethods-08-论文精读开场白.mkv          6.25MB
│ │ ├─19、强化学习》168、11AdvancedValueMethods-09-Rainbow.mkv          248.43MB
│ │ ├─19、强化学习》169、11AdvancedValueMethods-10-D4PG.mkv          197.52MB
│ │ ├─19、强化学习》16、01DQN-13-代码课整体介绍.mkv          22.4MB
│ │ ├─19、强化学习》170、11AdvancedValueMethods-11-A3C.mkv          230.36MB
│ │ ├─19、强化学习》171、11AdvancedValueMethods-12-IMPALA.mkv          270.8MB
│ │ ├─19、强化学习》172、11AdvancedValueMethods-13-总结.mkv          3.16MB
│ │ ├─19、强化学习》173、12IntrinsicMotivation-01-论文泛读开场白.mkv          10.43MB
│ │ ├─19、强化学习》174、12IntrinsicMotivation-02-ICM泛读.mkv          53.18MB
│ │ ├─19、强化学习》175、12IntrinsicMotivation-03-CuriosityStudy泛读.mkv          46.42MB
│ │ ├─19、强化学习》176、12IntrinsicMotivation-04-VIME泛读.mkv          35.41MB
│ │ ├─19、强化学习》177、12IntrinsicMotivation-05-VIC泛读.mkv          42.79MB
│ │ ├─19、强化学习》178、12IntrinsicMotivation-06-DIAYN泛读.mkv          52.49MB
│ │ ├─19、强化学习》179、12IntrinsicMotivation-07-SMM泛读.mkv          51.38MB
│ │ ├─19、强化学习》17、01DQN-14-gym介绍.mkv          82.29MB
│ │ ├─19、强化学习》180、12IntrinsicMotivation-08-EDL泛读.mkv          68.45MB
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│ │ ├─19、强化学习》48、03C51-09-引理2引理3证明.mkv          17.21MB
│ │ ├─19、强化学习》49、03C51-10-引理1证明.mkv          127.2MB
│ │ ├─19、强化学习》50、03C51-11-定理1证明.mkv          208.82MB
│ │ ├─19、强化学习》51、03C51-12-其余理论部分及总结.mkv          55.31MB
│ │ ├─19、强化学习》52、03C51-13-代码部分介绍.mkv          17.38MB
│ │ ├─19、强化学习》53、03C51-14-算法部分结构一览.mkv          38.4MB
│ │ ├─19、强化学习》54、03C51-15-分布更新单个样本.mkv          95.67MB
│ │ ├─19、强化学习》55、03C51-16-MiniBatch分布更新.mkv          82.73MB
│ │ ├─19、强化学习》56、03C51-17-Pytorch MiniBatch分布更新..mkv          37.73MB
│ │ ├─19、强化学习》57、03C51-18-实验结果.mkv          24.17MB
│ │ ├─19、强化学习》58、04QRDQN-01-研究背景、意义及补充知识介绍.mkv          18.97MB
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│ │ ├─19、强化学习》60、04QRDQN-03-回顾C51.mkv          25.66MB
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│ │ ├─19、强化学习》63、04QRDQN-06-理论证明1.mkv          24.2MB
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│ │ ├─19、强化学习》69、05REINFORCE-01-开场白及研究背景介绍.mkv          21.22MB
│ │ ├─19、强化学习》70、05REINFORCE-02-论文泛读.mkv          26.61MB
│ │ ├─19、强化学习》71、05REINFORCE-03-背景知识补充.mkv          26.73MB
│ │ ├─19、强化学习》72、05REINFORCE-04-下节预告.mkv          5.11MB
│ │ ├─19、强化学习》73、05REINFORCE-05-论文定理理解.mkv          138.67MB
│ │ ├─19、强化学习》74、05REINFORCE-06-算法核心思想.mkv          97.79MB
│ │ ├─19、强化学习》75、05REINFORCE-07-核心定理证明.mkv          111.91MB
│ │ ├─19、强化学习》76、05REINFORCE-08-下节预告.mkv          5.29MB
│ │ ├─19、强化学习》77、05REINFORCE-09-代码部分结构.mkv          15.32MB
│ │ ├─19、强化学习》78、05REINFORCE-10-网络结构设计.mkv          93.26MB
│ │ ├─19、强化学习》79、05REINFORCE-11-数据处理.mkv          24.92MB
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│ │ ├─19、强化学习》83、06PPO-01-开场白.mkv          17.09MB
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│ ├─21、NLP-paper 前沿论文直播讲解》
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│ │ ├─21、NLP-paper 前沿论文直播讲解》03、第二场直播——预训练模型RoBERTa.mkv          155.74MB
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│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》37、【老版本】【第10篇】动态卷积网络和n-gram思想用于句分类：论文导读.mkv          52.69MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》38、【老版本】【第10篇】动态卷积网络和n-gram思想用于句分类：论文精读上.mkv          57.12MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》39、【老版本】【第10篇】动态卷积网络和n-gram思想用于句分类：论文精读下.mkv          77.92MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》40、【老版本】【第10篇】动态卷积网络和n-gram思想用于句分类：代码精读上.mkv          58.94MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》41、【老版本】【第10篇】动态卷积网络和n-gram思想用于句分类：代码精读下.mkv          50.6MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》42、【老版本】【第11篇】fasttext第一课时.mkv          48.73MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》43、【老版本】【第11篇】fasttext第二课时上.mkv          56.4MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》44、【老版本】【第11篇】fasttext第二课时下.mkv          51.89MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》45、【老版本】【第11篇】fasttext第三课时上.mkv          50.21MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》46、【老版本】【第11篇】fasttext第三课时下.mkv          57.36MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》47、【老版本】【第12篇】层次化attention机制用于文档分类第一课时.mkv          41.97MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》48、【老版本】【第12篇】层次化attention机制用于文档分类第二课时.mkv          49.55MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》49、【老版本】【第12篇】层次化attention机制用于文档分类第三课时.mkv          53.75MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》50、【老版本】【第13篇】PCNNATT-论文导读.mkv          36.27MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》51、【老版本】【第13篇】PCNNATT-论文精读.mkv          45.77MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》52、【老版本】【第13篇】PCNNATT-代码详解.mkv          41.55MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》53、【老版本】【第14篇】E2ECRF第一课时：论文导读.mkv          40.15MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》54、【老版本】【第14篇】E2ECRF第二课时：论文精读.mkv          44.2MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》55、【老版本】【第14篇】E2ECRF第三课时：代码精读.mkv          37.51MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》56、【老版本】【第15篇】多层LSTM第一课时.mkv          16.35MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》57、【老版本】【第15篇】多层LSTM第二课时.mkv          36.96MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》58、【老版本】【第15篇】多层LSTM第三课时.mkv          62.78MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》59、【老版本】【第16篇】基于卷积网络的seq2seq第一课时：论文导读.mkv          33.17MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》60、【老版本】【第16篇】基于卷积网络的seq2seq第二课时：论文精读.mkv          53.87MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》61、【老版本】【第17篇】谷歌的神经网络机器翻译系统第一课时.mkv          8.84MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》62、【老版本】【第17篇】谷歌的神经网络机器翻译系统第二课时.mkv          48.61MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》63、【老版本】【第18篇】UMT论文导读.mkv          42.12MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》64、【老版本】【第18篇】UMT论文精读.mkv          54.79MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》65、【老版本】【第19篇】seq2seq导读.mkv          36.62MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》66、【老版本】【第19篇】seq2seq精读.mkv          37.47MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》67、【老版本】【第20篇】End-to-End Memory Networks论文导读.mkv          15.76MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》68、【老版本】【第20篇】End-to-End Memory Networks论文精读.mkv          36.07MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》69、【老版本】【第20篇】End-to-End Memory Networks代码精读.mkv          17.93MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》70、【老版本】【第21篇】QANet论文导读.mkv          47.57MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》71、【老版本】【第21篇】QANet论文精读.mkv          53.97MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》72、【老版本】【第21篇】QANet代码精读.mkv          47.57MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》73、【老版本】【第22篇】双向Attention第一课时：论文导读.mkv          18.47MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》74、【老版本】【第22篇】双向Attention第二课时：论文精读.mkv          75.41MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》75、【老版本】【第23篇】Dialogue第一课时.mkv          54.47MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》76、【老版本】【第23篇】Dialogue第二课时.mkv          47.78MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》77、【老版本】【第24篇】SeqGAN第一课时.mkv          36.96MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》78、【老版本】【第24篇】SeqGAN第二课时.mkv          56.1MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》79、【老版本】【第25篇】R-GCNs第一课时.mkv          38.65MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》80、【老版本】【第25篇】R-GCNs第二课时.mkv          43.03MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》81、【老版本】【第26篇】大规模语料模型第一课时.mkv          69.43MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》82、【老版本】【第26篇】大规模语料模型第二课时.mkv          57.52MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》83、【老版本】【第27篇】Transformer-XL第一课时.mkv          30.1MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》84、【老版本】【第27篇】Transformer-XL第二课时.mkv          36.46MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》85、【老版本】【第28篇】TCN 第一课时.mkv          44.17MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》86、【老版本】【第28篇】TCN 第二课时.mkv          64.39MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》87、【老版本】【第29篇】第一课时：论文导读.mkv          32.19MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》88、【老版本】【第29篇】第二课时：论文精读.mkv          100.93MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》89、【老版本】【第30篇】BERT--NAACL 2019最佳论文第一课时.mkv          68.4MB
│ │ └─24、精读论文专栏（NLP方向）》90、【老版本】【第30篇】BERT--NAACL 2019最佳论文第二课时.mkv          57.25MB
│ └─25、重点讲解专栏（NLP方向）》
│       ├─25、重点讲解专栏（NLP方向）》01、【老版本】【第14篇】SANIL第二课时.mkv          70.84MB
│       ├─25、重点讲解专栏（NLP方向）》02、【老版本】【第14篇】SANIL第一课时.mkv          58.99MB
│       ├─25、重点讲解专栏（NLP方向）》05、【老版本】【重难点第1篇】ARNOR论文第一课.mkv          37.64MB
│       ├─25、重点讲解专栏（NLP方向）》06、【老版本】【重难点第1篇】ARNOR论文第二课.mkv          65MB
│       ├─25、重点讲解专栏（NLP方向）》07、【老版本】【重难点第2篇】ERNIE论文第一课：论文导读.mkv          52.61MB
│       ├─25、重点讲解专栏（NLP方向）》08、【老版本】【重难点第2篇】ERNIE论文第二课：论文精读.mkv          69.6MB
│       ├─25、重点讲解专栏（NLP方向）》09、【老版本】【重难点第3篇】Meta-learning论文第一课：论文导读.mkv          62.4MB
│       ├─25、重点讲解专栏（NLP方向）》10、【老版本】【重难点第3篇】Meta-learning论文第二课时：论文讲解.mkv          45.62MB
│       ├─25、重点讲解专栏（NLP方向）》11、【老版本】【重难点第3篇】Meta-learning论文第二课时：手推公式.mkv          80.51MB
│       ├─25、重点讲解专栏（NLP方向）》12、【老版本】【重难点第3篇】Meta-learning论文第三课时.mkv          57.25MB
│       ├─25、重点讲解专栏（NLP方向）》13、【老版本】【重难点第4篇】SER第一课时课程导读.mkv          54.14MB
│       ├─25、重点讲解专栏（NLP方向）》14、【老版本】【重难点第4篇】SER第二课时：论文讲解.mkv          171.75MB
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wgd · 发表于 2023-7-15 15:35:36

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