【极客时间-100046401】NLP 实战高手课 - 盘搜天堂 - 搜索网盘资源的天堂！

• file:160丨结束语.mp4
• file:158丨Istio简介：Istio包含哪些功能？.mp4
• file:159丨Istio实例和Circuit Breaker.mp4
• file:114丨MCTS简介：如何将“推理”引入到强化学习框架中.mp4
• file:131丨多模态表示学习简介.mp4
• file:117丨AutoML及NeuralArchitectureSearch简介.mp4
• file:125丨遗传算法和增强学习的结合.mp4
• file:119丨RENAS：如何使用遗传算法和增强学习探索网络架构.mp4
• file:122丨LeNAS：如何搜索搜索space.mp4
• file:121丨层次搜索法：如何在模块之间进行搜索？.mp4
• file:129丨IMPALA：多Agent的Actor-Critic算法.mp4
• file:120丨DifferentiableSearch：如何将NAS变为可微的问题.mp4
• file:112丨A2C和A3C：如何提升基本的PolicyGradient算法.mp4
• file:111丨PolicyGradient：如何进行PolicyGradient的基本推导？.mp4
• file:128丨AlphaStar介绍：AlphaStar中采取了哪些技术？.mp4
• file:130丨COMAAgent之间的交流.mp4
• file:124丨Learning to optimize：是否可以让机器学到一个新的优化器.mp4
• file:126丨使用增强学习改进组合优化的算法.mp4
• file:108丨最短路问题和DijkstraAlgorithm.mp4
• file:107丨增强学习的基本设定：增强学习与传统的预测性建模有什么区别？.mp4
• file:109丨Q-learning：如何进行Q-learning算法的推导？.mp4
• file:118丨AutoML网络架构举例.mp4
• file:127丨多代理增强学习概述：什么是多代理增强学习？.mp4
• file:123丨超参数搜索：如何寻找算法的超参数.mp4
• file:115丨DirectPolictyGradient：基本设定及Gumbel-trick的使用116丨DirectPolictyGradient：轨迹生成方法.mp4
• file:113丨Gumbel-trick：如何将离散的优化改变为连续的优化问题？.mp4
• file:102丨Tranx简介.mp4
• file:100丨WikiSQL任务简介.mp4
• file:105丨InductiveLogicProgramming：基本设定.mp4
• file:33丨Matplotlib 简介：如何进行简单的可视化分析？.mp4
• file:32丨Pandas 简介：如何使用Pandas对数据进行处理？.mp4
• file:31丨表格化数据挖掘基本流程：看看现在的数据挖掘都是怎么做的？.mp4
• file:23丨CNN：卷积神经网络是什么？.mp4
• file:13丨AI项目部署：基本原则.mp4
• file:26丨PyTorch简介：如何构造Dataset和DataLoader？.mp4
• file:02丨内容综述.mp4
• file:11丨深度学习与硬件：GPU.mp4
• file:06丨NLP应用：智能问答系统.mp4
• file:05丨NLP领域简介：NLP基本任务及研究方向.mp4
• file:03丨AI概览：宣传片外的人工智能.mp4
• file:17丨神经网络基础：神经网络还是复合函数.mp4
• file:04丨AI项目流程：从实验到落地.mp4
• file:27丨PyTorch简介：如何构造神经网络？.mp4
• file:24丨环境部署：如何构建简单的深度学习环境？.mp4
• file:09丨深度学习框架：选择合适的深度学习框架？10丨深度学习与硬件：CPU.mp4
• file:30丨经典的数据挖掘方法：数据驱动型开发早期的努力.mp4
• file:20丨Embedding简介.mp4
• file:28丨文本分类实践：如何进行简单的文本分类？.mp4
• file:08丨NLP的学习方法：如何在AI爆炸时代快速上手学习？.mp4
• file:22丨RNN简介：RNN和LSTM.mp4
• file:21丨RNN简介：马尔可夫过程和隐马尔可夫过程.mp4
• file:16丨统计学基础：随机性是如何改变数据拟合的本质的？.mp4
• file:57丨神经网络的训练：初始化.mp4
• file:56丨神经网络的构建：Normalization.mp4
• file:59丨神经网络的训练：新的PyTorch训练框架.mp4
• file:60丨Transformer：如何通过Transformer榨取重要变量？.mp4
• file:62丨xDeepFM：如何用神经网络处理高维的特征？.mp4
• file:61丨Transformer代码实现剖析.mp4
• file:63丨xDeepFM的代码解析.mp4
• file:67丨模型融合基础：如何让你所学到的模型方法一起发挥作用？.mp4
• file:53丨神经网络的构建：GatingMechanism和Attention.mp4
• file:51丨健康检查：与Liveness、Readiness、Startup探测集成实现高可用.mp4
• file:69丨挖掘自然语言中的人工特征：如何用传统的特征解决问题？.mp4
• file:65丨图嵌入：如何将图关系纳入模型？.mp4
• file:96丨ShiftReduce算法.mp4
• file:98丨树神经网络：如何采用TreeLSTM和其它拓展方法？.mp4
• file:94丨依存分析和UniversalDepdencyRelattions.mp4
• file:99丨SemanticParsing基础：SemanticParsing的任务是什么？.mp4
• file:95丨Stanza使用.mp4
• file:90丨DomainAdaptation：如何利用其它有标注语料来提升效果？.mp4
• file:74丨深度迁移学习模型的微调：如何使用TensorFlow在TPU对模型进行微调.mp4
• file:82丨LabelSmoothing和LogitSqueezing.mp4
• file:86丨VirtualAdverserialTraining：如何减少一般对抗训练难收敛的问题并提高结果的鲁棒性？.mp4
• file:70丨重新审视Word Embedding：Negative Sampling和Contextual Embedding71丨深度迁移学习模型：从ELMo到BERT.mp4
• file:85丨长文本分类：截取、关键词拼接和预测平均.mp4
• file:77丨优化器：Adam和AdamW.mp4
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