文档详情 ID: cm5qy904w2749y2py4gubwh98 后台管理 【极客时间】NLP 实战高手课 - 爱搜-网盘资源搜索-一站式网盘资源搜索,阿里夸克百度迅雷UC全聚合 file:更多资源!!!!.docx file:新用户手机端保存领取1TB & 每日领取容量【图文指引】.jpg file:146丨文本校对案例学习.mp4 file:160丨结束语.mp4 file:150丨Kubernetes基本概念.mp4 file:142丨Model-basedReinforcementLearning.mp4 file:157丨Kubernetes Stateful Sets.mp4 file:143丨TransferReinforcementLearning和Few-shotReinforcementLearning.mp4 file:136丨RL训练方法RL实验的注意事项.mp4 file:148丨Docker简介.mp4 file:145丨Quora问题等价性案例学习:深度学习模型.mp4 file:139丨解决SparseReward的一些方法.mp4 file:133丨DeepGBM:如何用神经网络捕捉集成树模型的知识.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:159丨Istio实例和Circuit Breaker.mp4 file:138丨Reward设计的一般原则.mp4 file:132丨知识蒸馏:如何加速神经网络推理.mp4 file:140丨ImitationLearning和Self-imitationLearning.mp4 file:141丨增强学习中的探索问题.mp4 file:158丨Istio简介:Istio包含哪些功能?.mp4 file:80丨数据扩充的基本方法:如何从少部分数据中扩充更多的数据并避免过拟合?.mp4 file:96丨ShiftReduce算法.mp4 file:54丨神经网络的构建:Memory.mp4 file:55丨神经网络的构建:ActivationFunction.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:60丨Transformer:如何通过Transformer榨取重要变量?.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:89丨多任务训练:如何利用多任务训练来提升效果?.mp4 file:85丨长文本分类:截取、关键词拼接和预测平均.mp4 file:61丨Transformer代码实现剖析.mp4 file:64丨时序建模:如何用神经网络解决时间序列的预测问题?.mp4 file:94丨依存分析和UniversalDepdencyRelattions.mp4 file:97丨基于神经网络的依存分析算法.mp4 file:66丨图网络简介:如何在图结构的基础上建立神经网络?.mp4 file:78丨优化器:Lookahead,Radam和Lamb.mp4 file:98丨树神经网络:如何采用TreeLSTM和其它拓展方法?.mp4 file:77丨优化器:Adam和AdamW.mp4 file:72丨深度迁移学习模型:RoBERTa、XLNet、ERNIE和T5.mp4 file:53丨神经网络的构建:GatingMechanism和Attention.mp4 file:87丨其他Embedding的训练:还有哪些Embedding方法?.mp4 file:84丨上层模型拼接:如何在语言模型基础上拼接更多的模型?.mp4 file:82丨LabelSmoothing和LogitSqueezing.mp4 file:90丨DomainAdaptation:如何利用其它有标注语料来提升效果?.mp4 file:88丨训练预语言模型.mp4 file:65丨图嵌入:如何将图关系纳入模型?.mp4 file:95丨Stanza使用.mp4 file:81丨UDA:一种系统的数据扩充框架.mp4 file:92丨半监督学习:如何让没有标注的数据也派上用场?.mp4 file:99丨SemanticParsing基础:SemanticParsing的任务是什么?.mp4 file:91丨Few-shotLearning:是否有更好的利用不同任务的方法?.mp4 file:24丨环境部署:如何构建简单的深度学习环境?.mp4 file:29丨文本分类实践的评价:如何提升进一步的分类效果?.mp4 file:01丨课程介绍.mp4 file:48丨集成树模型:LightGBM简介.mp4 file:26丨PyTorch简介:如何构造Dataset和DataLoader?.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: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:19丨神经网络基础:神经网络的基础构成.mp4 file:37丨半自动特征构建方法:Entity Embedding.mp4 file:43丨降维方法:Denoising Auto Encoders.mp4 file:36丨半自动特征构建方法:连续变量的离散化.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:42丨降维方法:PCA、NMF 和 tSNE.mp4 file:33丨Matplotlib 简介:如何进行简单的可视化分析?.mp4 file:05丨NLP领域简介:NLP基本任务及研究方向.mp4 file:35丨半自动特征构建方法:Categorical Encoder.mp4 file:45丨变量选择方法.mp4 file:46丨集成树模型:如何提升决策树的效果47丨集成树模型:GBDT和XgBoost的数学表达.mp4 file:27丨PyTorch简介:如何构造神经网络?.mp4 file:15丨AI项目部署:微服务简介.mp4 file:21丨RNN简介:马尔可夫过程和隐马尔可夫过程.mp4 file:04丨AI项目流程:从实验到落地.mp4 file:20丨Embedding简介.mp4 file:50丨神经网络建模:如何让神经网络实现你的数据挖掘需求 51丨神经网络的构建:ResidualConnection和DenseConnection.mp4 file:11丨深度学习与硬件:GPU.mp4 file:03丨AI概览:宣传片外的人工智能.mp4 file:06丨NLP应用:智能问答系统.mp4 folder:【极客时间】NLP 实战高手课 folder:51-99 folder:【liushang.ysepan.com】浏览器 分享时间 2024-12-20 入库时间 2025-01-10 资源类型 夸克网盘 分享用户 知音*件汇 扫码获取资源 问题反馈 链接失效、内容异常、密码错误等问题都可以快速提交。 选择举报类型 复制链接 进入网盘 分享资源