资源简介
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。
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资源目录
——/计算机教程LTDLG/21-深度之眼/05-人工智能Paper年度会员（NLP方向）前沿版/
├─视频
│ ├─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
│ │ ├─07、04 神经网络基础知识》11、03-循环神经网络-1.mkv 37.91MB
│ │ └─07、04 神经网络基础知识》12、03-循环神经网络-2.mkv 26.61MB
│ ├─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
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》07、1.5 word2vec2-3word2vec关键技术.mkv 51.67MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》08、1.6 word2vec2-4模型复杂度.mkv 24.93MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》09、1.7 word2vec2-5实验结果.mkv 62.59MB
│ │ ├─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
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》13、02 glove-02-_研究成果及意义.mkv 12.22MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》14、02glove-03-论文概述.mkv 87.03MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》15、02glove-04-模型精讲.mkv 46.79MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》16、02 glove-05-实验分析..mkv 21.96MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》17、02glove-06-数据处理.mkv 23.36MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》18、02 glove-07-型及训练测试.mkv 24.23MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》19、03char_embedding-01-背景介绍..mkv 34.58MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》20、03 char_embedding-02-研究成果及意义.mkv 27.43MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》21、03char_embedding-03-论文概述.mkv 34.23MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》22、03 char_embedding-04-模型详解.mkv 48.84MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》23、03 char_embedding-05-语言模型实验分析.mkv 48.84MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》24、03 char_embedding-06-词性标注实验分析及论文总结.mkv 45.54MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》25、03 char_embedding-07-环境配置.mkv 30.18MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》26、03 char_embedding-08-数据处理.mkv 49.92MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》27、03 char_embedding-09-模型构建及训练和测试.mkv 34.67MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》28、04textcnn-01-textcnn背景介绍.mkv 23.05MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》29、04textcnn-02-textcnn研究成果及意义.mkv 13.99MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》30、04 textcnn-03-textcnn模型简介.mkv 43.38MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》31、04 textcnn-04-textcnn模型详解.mkv 38.33MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》32、04textcnn-05-textcnn实验介绍.mkv 62.29MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》33、04 textcnn-06-textcnn超参选择.mkv 87.93MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》34、04 textcnn-07-textcnn数据处理以及模型构建..mkv 48.71MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》35、04 textcnn-08-textcnn训练及测试.mkv 41.36MB
│ │ ├─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
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》38、05-chartextcnn_2_2_模型详解.mkv 43.43MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》39、05-chartextcnn_2_3_实验分析及讨论.mkv 48.78MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》40、05-chartextcnn_3_1_数据处理.mkv 36.76MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》41、05-chartextcnn_3_2_模型定义及训练和测试.mkv 39.5MB
│ │ ├─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
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》44、06-fasttext_2_2_fasttext模型下.mkv 38.25MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》45、06-fasttext_2_3_fasttext实验.mkv 23.84MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》46、06-fasttext_3_1_fasttext数据读取.mkv 37.59MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》47、06-fasttext_3_2_fasttext模型及训练测试.mkv 21.07MB
│ │ ├─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
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》53、07 deep_nmt_3_1_机器翻译数据处理和代码简介.mkv 48.23MB
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》54、07 deep_nmt_3_2_模型和训练及测试.mkv 45.52MB
│ │ ├─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
│ │ ├─09、06 NLP-baseline》73、10 sgm_2_3_实验结果及分析.mkv 52.15MB
│ │ ├─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
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│ │ ├─12、08 NLP-预训练模型》50、06ulmfit-01-uimfit背景介绍.mkv 37.51MB
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│ │ ├─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
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│ │ ├─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
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│ ├─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
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│ │ ├─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
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│ │ ├─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
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│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》116、09ggnn-11-代码介绍..mkv 44.74MB
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│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》13、01nodevec-07-论文总结.mkv 64.72MB
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│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》18、02-line-01-论文背景..mkv 54.02MB
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│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》20、02-line-03-前期知识..mkv 40.1MB
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│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》22、02-line-05-模型优化时间复杂度..mkv 102.21MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》23、02-line-06-实验分析一..mkv 129.07MB
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│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》25、02-line-08-论文总结..mkv 90.22MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》26、02-line-09-代码读图..mkv 44MB
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│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》28、02-line-11-代码line模型实现..mkv 115.73MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》29、03-sdne-01-论文背景..mkv 34.54MB
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│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》35、03sdne-07-优化方法&时间复杂度..mkv 115.29MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》36、03sdne-08-实验设置介绍..mkv 136.86MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》37、03sdne-09-实验分析..mkv 101.44MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》38、03sdne-10-代码模型训练..mkv 69.25MB
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│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》41、04metapath2vec-01-研究背景..mkv 47.88MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》42、04metapath2vec-02-研究成果..mkv 62.24MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》43、04metapath2vec-03-异质网络skip2gram..mkv 83.85MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》44、04metapath2vec-04-算法细节..mkv 131.35MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》45、04metapath2vec-05-实验分析..mkv 137.72MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》46、04metapath2vec-06-论文总结..mkv 53.27MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》47、04metapath2vec-07-代码dgl平台介绍..mkv 45.22MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》48、04metapath2vec-08-代码生成meta-path训练集..mkv 113.1MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》49、04metapath2vec-09-代码模型实现..mkv 94.38MB
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│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》51、05transe-01-研究背景..mkv 43.03MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》52、05transe-02-研究成果研究意义..mkv 58.07MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》53、05transe-03-transE算法..mkv 68.75MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》54、05transe-04-transH算法..mkv 71.65MB
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│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》60、05transe-10-论文总结..mkv 20.8MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》61、05transe-11-代码介绍..mkv 9.7MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》62、05transe-12-代码详解一..mkv 68.89MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》63、05transe-13-代码详解二..mkv 67.54MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》64、05transe-14-TransR等实现及代码总结..mkv 75.84MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》65、06gat-01-研究背景..mkv 38.59MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》66、06gat-02-图卷积消息传递..mkv 34.06MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》67、06gat-03-研究成果研究意义..mkv 37.53MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》68、06gat-04-gnn核心框架..mkv 97.46MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》69、06gat-05-gat算法讲解..mkv 56.07MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》70、06gat-06-各种attention总结..mkv 54.61MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》71、06gat-07-multi-head起源简介..mkv 29.76MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》72、06gat-08-GAT算法总结和实验设置..mkv 136.73MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》73、06gat-09-论文总结..mkv 52.47MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》74、06gat-10-代码介绍..mkv 78.1MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》75、06gat-11-代码设置参数&读图..mkv 66.59MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》76、06gat-12-邻接矩阵归一化..mkv 50.56MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》77、06gat-13-gat模型实现..mkv 95.6MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》78、06gat-14-gat模型训练及代码总结..mkv 57.53MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》79、07graphsage-01-研究背景..mkv 46.11MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》80、07graphsage-02-graphSAGE模型简介..mkv 27.28MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》81、07graphsage-03-研究成果研究意义..mkv 43.82MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》82、07graphsage-04-模型总览..mkv 33.28MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》83、07graphsage-05-算法详解..mkv 97.91MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》84、07graphsage-06-监督训练及aggregators..mkv 52.98MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》85、07graphsage-07-batch训练及WLtest..mkv 106.6MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》86、07graphsage-08-实验分析..mkv 92.23MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》87、07graphsage-09-代码介绍.mkv 52.4MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》88、07graphsage-10-读图读特征..mkv 50.08MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》89、07graphsage-11-mean-aggregator讲解..mkv 69.78MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》90、07graphsage-12-encoder讲解..mkv 43.68MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》91、07graphsage-13-模型训练及代码总结..mkv 37.27MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》92、08gcn-01-研究背景.cmproj..mkv 38.96MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》93、08gcn-02-gcn模型简介..mkv 33.43MB
│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》94、08gcn-03-研究成果研究意义..mkv 38.91MB
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│ │ ├─13、09 NLP-图神经网络》96、08gcn-05-RGCN模型简介..mkv 101.38MB
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│ ├─14、10 NLP-文本匹配》
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│ │ ├─14、10 NLP-文本匹配》78、08MatchPyramid-09-code 3.mp4.mkv 81.15MB
│ │ ├─14、10 NLP-文本匹配》79、09-MGCN论文泛读-01.mp4.mkv 67.25MB
│ │ ├─14、10 NLP-文本匹配》80、09-MGCN论文泛读-02.mp4.mkv 33.9MB
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│ │ ├─14、10 NLP-文本匹配》93、10-论文精读-04.mkv 55.95MB
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│ │ ├─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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│ ├─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
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│ │ ├─15、11 NLP-机器翻译》18、2.4-coverage_基于语言学的覆盖模型..mkv 82.07MB
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│ │ ├─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
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│ │ ├─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
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》19、02-bidaf_6_反馈..mkv 79.1MB
│ │ ├─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
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》22、03-pgnet_2_1_模型部分..mkv 138.14MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》23、03-pgnet_2_2_实验+前沿论文（上）..mkv 145.4MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》24、03-pgnet_2_3_前沿论文(下)..mkv 140.4MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》25、03-pgnet_2_4_模型总结..mkv 26.93MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》26、03-pgnet_3_code-review..mkv 74.99MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》27、03-pgnet_4_1_数据处理第一部分..mkv 329.02MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》28、03-pgnet_4_2_数据处理第二部分..mkv 78.69MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》29、03-pgnet_5_1_train第一部分..mkv 58.23MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》30、03-pgnet_5_2_train第二部分..mkv 308.98MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》31、03-pgnet_6_1_预测第一部分..mkv 228.32MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》32、03-pgnet_6_2_预测第二部分..mkv 99.7MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》33、04-adv_1_1_研究背景..mkv 83.23MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》34、04-adv_1_2_研究成果和小节..mkv 46.65MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》35、04-adv_2_1_模型和实验..mkv 138.71MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》36、04-adv_2_2_2020智能技术竞赛介绍..mkv 109.9MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》37、04-adv_3_1_code-overview第一部分..mkv 122.26MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》38、04-adv_3_2_code-overview第二部分..mkv 86MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》39、04-adv_4_数据处理..mkv 198.1MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》40、04-adv_5_1_train-第一部分..mkv 151.84MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》41、04-adv_5_2_train第二部分..mkv 220.35MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》42、04-adv_6_预测部分..mkv 151.97MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》43、05-xlnet_1_1_研究背景第一部分..mkv 72.48MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》44、05-xlnet_1_2_研究背景第二部分..mkv 89.3MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》45、05-xlnet_2_1_论文模型第一部分..mkv 136.32MB
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》46、05-xlnet_2_2_论文模型第二部分..mkv 78.86MB
│ │ ├─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
│ │ ├─17、13 NLP-阅读理解》54、05-xlnet_7_2_预测第二部分..mkv 83.03MB
│ │ └─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
│ │ ├─19、强化学习》116、07DDPG-17-运行结果.mkv 18.89MB
│ │ ├─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
│ │ ├─19、强化学习》119、08TD3-03-背景知识.mkv 10.9MB
│ │ ├─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
│ │ ├─19、强化学习》124、08TD3-08-variance.mkv 112.91MB
│ │ ├─19、强化学习》125、08TD3-09-实验结果.mkv 41.8MB
│ │ ├─19、强化学习》126、08TD3-10-论文总结.mkv 8.08MB
│ │ ├─19、强化学习》127、08TD3-11-代码部分结构.mkv 18.53MB
│ │ ├─19、强化学习》128、08TD3-12-更新Critic.mkv 20.56MB
│ │ ├─19、强化学习》129、08TD3-13-更新Actor和代码结构.mkv 30.53MB
│ │ ├─19、强化学习》12、01DQN-09-论文细节二 ReplayBuffer.mkv 34.64MB
│ │ ├─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
│ │ ├─19、强化学习》181、12IntrinsicMotivation-09-泛读总结及下节预告.mkv 3.33MB
│ │ ├─19、强化学习》182、12IntrinsicMotivation-10-论文精读开场白.mkv 4.89MB
│ │ ├─19、强化学习》183、12IntrinsicMotivation-11-ICM精读.mkv 227.51MB
│ │ ├─19、强化学习》184、12-IntrinsicMotivation-12-CuriosityStudy精读.mkv 169.19MB
│ │ ├─19、强化学习》185、12IntrinsicMotivation-13-VIME精读.mkv 125.54MB
│ │ ├─19、强化学习》186、12IntrinsicMotivation-14-VIC精读.mkv 182.38MB
│ │ ├─19、强化学习》187、12IntrinsicMotivation-15-DIAYN精读.mkv 205.28MB
│ │ ├─19、强化学习》188、12IntrinsicMotivation-16-SMM精读.mkv 320.04MB
│ │ ├─19、强化学习》189、12IntrinsicMotivation-17-EDL精读.mkv 212.58MB
│ │ ├─19、强化学习》18、01DQN-15-图像预处理代码.mkv 67.41MB
│ │ ├─19、强化学习》190、12IntrinsicMotivation-18-论文总结.mkv 12.52MB
│ │ ├─19、强化学习》191、12IntrinsicMotivation-19-结尾语.mkv 5.69MB
│ │ ├─19、强化学习》19、01DQN-16-DQN核心功能实现.mkv 147.94MB
│ │ ├─19、强化学习》20、01DQN-17-代码结构及实验结果分析.mkv 63.8MB
│ │ ├─19、强化学习》21、02DQN改进-01-论文泛读开场白.mkv 32.3MB
│ │ ├─19、强化学习》22、02DQN改进-02-研究背景及意义.mkv 10.63MB
│ │ ├─19、强化学习》23、02DQN改进-03-论文泛读.mkv 96.11MB
│ │ ├─19、强化学习》24、02DQN改进-04-论文泛读总结及下节预告.mkv 7.95MB
│ │ ├─19、强化学习》25、02DQN改进-05-论文网络结构.mkv 16.52MB
│ │ ├─19、强化学习》26、02DQN改进-06-DDQN图表分析.mkv 102.16MB
│ │ ├─19、强化学习》27、02DQN改进-07-DDQN总结.mkv 61.27MB
│ │ ├─19、强化学习》28、02DQN改进-08-PER01.mkv 62.61MB
│ │ ├─19、强化学习》29、02DQN改进-09-PER02.mkv 155.11MB
│ │ ├─19、强化学习》30、02DQN改进-10-PER实验结果及DuelDQN.mkv 69.71MB
│ │ ├─19、强化学习》31、02DQN改进-11-下节预告.mkv 10.21MB
│ │ ├─19、强化学习》32、02DQN改进-12-代码课整体介绍.mkv 42.68MB
│ │ ├─19、强化学习》33、02DQN改进-13-bisect包.mkv 16.56MB
│ │ ├─19、强化学习》34、02DQN改进-14-SumTree.mkv 78.63MB
│ │ ├─19、强化学习》35、02DQN改进-15-SumTree后续及DuelStructure.mkv 18.42MB
│ │ ├─19、强化学习》36、02DQN改进-16-ReplayBuffer01.mkv 60.17MB
│ │ ├─19、强化学习》37、02DQN改进-17-ReplayBuffer02.mkv 91.39MB
│ │ ├─19、强化学习》38、02DQN改进-18-ReplayBuffer03.mkv 69.7MB
│ │ ├─19、强化学习》39、02DQN改进-19-代码总览及实验结果.mkv 68.89MB
│ │ ├─19、强化学习》40、03C51-01-研究成果及意义.mkv 20.37MB
│ │ ├─19、强化学习》41、03C51-02-背景知识补充01.mkv 58.28MB
│ │ ├─19、强化学习》42、03C51-03-背景知识补充02.mkv 19.67MB
│ │ ├─19、强化学习》43、03C51-04-论文泛读.mkv 71.36MB
│ │ ├─19、强化学习》44、03C51-05-分布更新 BellmanEquation BellmanOperator.mkv 42.1MB
│ │ ├─19、强化学习》45、03C51-06-BellmanOptimalOperator.mkv 96.91MB
│ │ ├─19、强化学习》46、03C51-07-算法分析.mkv 51.27MB
│ │ ├─19、强化学习》47、03C51-08-实验结果及分析.mkv 99.06MB
│ │ ├─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
│ │ ├─19、强化学习》59、04QRDQN-02-论文泛读、摘要、框架讲解.mkv 31.41MB
│ │ ├─19、强化学习》60、04QRDQN-03-回顾C51.mkv 25.66MB
│ │ ├─19、强化学习》61、04QRDQN-04-新的分布更新思路、估计分位数.mkv 69.97MB
│ │ ├─19、强化学习》62、04QRDQN-05-QRDQN算法讲解、实验结果与分析.mkv 68.08MB
│ │ ├─19、强化学习》63、04QRDQN-06-理论证明1.mkv 24.2MB
│ │ ├─19、强化学习》64、04QRDQN-07-理论证明2.mkv 186.96MB
│ │ ├─19、强化学习》65、04QRDQN-08-上节回顾和下节预告.mkv 4.94MB
│ │ ├─19、强化学习》66、04QRDQN-09-code1.mkv 9.3MB
│ │ ├─19、强化学习》67、04QRDQN-10-code2.mkv 141.69MB
│ │ ├─19、强化学习》68、04QRDQN-11-code3.mkv 49.55MB
│ │ ├─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
│ │ ├─19、强化学习》80、05REINFORCE-12-主体循环.mkv 41.88MB
│ │ ├─19、强化学习》81、05REINFORCE-13-代码结构.mkv 68.42MB
│ │ ├─19、强化学习》82、05REINFORCE-14-运行结果分析.mkv 77.23MB
│ │ ├─19、强化学习》83、06PPO-01-开场白.mkv 17.09MB
│ │ ├─19、强化学习》84、06PPO-02-研究背景.mkv 15.88MB
│ │ ├─19、强化学习》85、06PPO-03-论文泛读.mkv 45.84MB
│ │ ├─19、强化学习》86、06PPO-04-本节回顾下节预告.mkv 5.29MB
│ │ ├─19、强化学习》87、06PPO-05-论文精读结构介绍.mkv 7.14MB
│ │ ├─19、强化学习》88、06PPO-06-Clipped Surrogate Loss.mkv 56.53MB
│ │ ├─19、强化学习》89、06PPO-07-Adaptive KL.mkv 39.92MB
│ │ ├─19、强化学习》90、06PPO-08-Advantage Function.mkv 32.94MB
│ │ ├─19、强化学习》91、06PPO-09-算法分析.mkv 48.48MB
│ │ ├─19、强化学习》92、06PPO-10-实验结果分析.mkv 41.03MB
│ │ ├─19、强化学习》93、06PPO-11-本届回顾下节预告.mkv 7.62MB
│ │ ├─19、强化学习》94、06PPO-12-代码部分结构.mkv 17.98MB
│ │ ├─19、强化学习》95、06PPO-13-计算Loss Function.mkv 84.82MB
│ │ ├─19、强化学习》96、06PPO-14-拓展到连续型action空间.mkv 48.15MB
│ │ ├─19、强化学习》97、06PPO-15-代码结构.mkv 56.48MB
│ │ ├─19、强化学习》98、06PPO-16-代码运行结果.mkv 53.29MB
│ │ └─19、强化学习》99、06PPO-17-算法之外的技巧.mkv 67.5MB
│ ├─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 146.93MB
│ │ ├─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
│ │ ├─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 230.3MB
│ │ ├─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 152.7MB
│ │ ├─21、NLP-paper 前沿论文直播讲解》06、第五场直播——COMET.mkv 180.67MB
│ │ ├─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 193.94MB
│ │ ├─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 137.12MB
│ │ ├─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 303.25MB
│ │ ├─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 351.97MB
│ │ ├─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 216.02MB
│ │ ├─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 589.71MB
│ │ └─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 199.22MB
│ ├─22、NLP-直播答疑》
│ │ ├─22、NLP-直播答疑》01、NLP直播答疑.mkv 122.8MB
│ │ ├─22、NLP-直播答疑》02、NLP-baseline 4-1.mkv 83.9MB
│ │ ├─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 74.46MB
│ │ ├─22、NLP-直播答疑》05、baseline-第四场直播.mkv 103.87MB
│ │ ├─22、NLP-直播答疑》06、第二次直播答疑.mkv 85.95MB
│ │ ├─22、NLP-直播答疑》07、图神经网络第5次答疑.mkv 41.65MB
│ │ ├─22、NLP-直播答疑》08、NLP baseline 第三次直播答疑.mkv 132MB
│ │ ├─22、NLP-直播答疑》09、1011答疑..mkv 124.57MB
│ │ ├─22、NLP-直播答疑》10、0920答疑..mkv 67.03MB
│ │ ├─22、NLP-直播答疑》11、答疑20200830..mkv 150.51MB
│ │ ├─22、NLP-直播答疑》12、NLP答疑-8.9.mkv 177.61MB
│ │ ├─22、NLP-直播答疑》13、NLP答疑-7.26.mkv 132.18MB
│ │ └─22、NLP-直播答疑》14、NLP答疑 7.12.mkv 230.98MB
│ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》03、【老版本】【第1篇】01综述《Deep Learning》.mkv 35.63MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》04、【老版本】【第1篇】02综述《Deep Learning》.mkv 72.55MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》05、【老版本】【第1篇】03综述 《Deep Learning》.mkv 67.96MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》06、【老版本】【第1篇】04综述 《Deep Learning》.mkv 39.21MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》07、【老版本】【第1篇】05综述 《Deep Learning》.mkv 47.22MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》08、【老版本】【第1篇】06综述 《Deep Learning》.mkv 51.17MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》09、【老版本】【第1篇】07综述 《Deep Learning》.mkv 34.5MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》10、【老版本】【第2篇】词向量第一课时：论文导读.mkv 53.44MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》11、【老版本】【第2篇】词向量第二课时上：论文精读.mkv 63.5MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》12、【老版本】【第2篇】词向量第二课时下：论文精读.mkv 53.39MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》13、【老版本】【第2篇】词向量第三课时：代码精读.mkv 71.16MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》14、【老版本】【第3篇】句和文档的embedding第一课时：论文导读.mkv 74.65MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》15、【老版本】【第3篇】句和文档的embedding第二课时：论文精读.mkv 91.79MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》16、【老版本】【第3篇】句和文档的embedding第三课时：代码精读.mkv 85.11MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》17、【老版本】【第4篇】机器翻译第一课时：论文导读.mkv 37.06MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》18、【老版本】【第4篇】机器翻译第二课时上：论文精读.mkv 57.27MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》19、【老版本】【第4篇】机器翻译第二课时下：论文精读.mkv 55.3MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》20、【老版本】【第4篇】机器翻译第三课时上：代码精读.mkv 62.94MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》21、【老版本】【第4篇】机器翻译第三课时下：代码精读.mkv 59.63MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》22、【老版本】【第5篇】transformer第一课时：论文导读.mkv 40.05MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》23、【老版本】【第5篇】transformer第二课时上：论文精读.mkv 57.95MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》24、【老版本】【第5篇】transformer第二课时下：论文精读.mkv 55.66MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》25、【老版本】【第5篇】transformer第三课时：代码实践.mkv 133.58MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》26、【老版本】【第6篇】GloVe第一课时：论文导读.mkv 39.08MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》27、【老版本】【第6篇】GloVe第二课时：论文精读.mkv 46.67MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》28、【老版本】【第7篇】Skip Thought第一课时：论文导读.mkv 40.29MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》29、【老版本】【第7篇】Skip Thought第二课时：论文精读.mkv 34.85MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》30、【老版本】【第7篇】Skip Thought第三课时：代码精读.mkv 46.63MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》31、【老版本】【第8篇】TextCNN第一课时：论文导读.mkv 24MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》32、【老版本】【第8篇】TextCNN第二课时：论文精读.mkv 32.09MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》33、【老版本】【第8篇】TextCNN第三课时：代码详解.mkv 28.99MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》34、【老版本】【第9篇】基于字符“从0开始学习”的文本分类第一课时：论文导读.mkv 60.59MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》35、【老版本】【第9篇】基于字符“从0开始学习”的文本分类第二课时：论文精读.mkv 61.88MB
│ │ ├─24、精读论文专栏（NLP方向）》36、【老版本】【第9篇】基于字符“从0开始学习”的文本分类第三课时：代码讲解.mkv 51.43MB
│ │ ├─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
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