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NLP视频课程-含Kubernetes、Docker、Quora等xp
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NLP视频课程-含Kubernetes、Docker、Quora等xp
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2023-1-16 08:53:29
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1669551904556
文件名称:
NLP视频课程-含Kubernetes、Docker、Quora等xp_共:59.08GB
文件总数量:
155条
压缩文件数量:
0条
压缩文件比:
0%
疑似加密文件:
0条(需要授权播放的文件)
文件创建时间:
目录:【NLP视频课程-含Kubernetes、Docker、Quora等/51-99】
63丨xDeepFM的代码解析_.mp4 [354.43MB]
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 [432.07MB]
58丨神经网络的训练:学习率和Warm-up_.mp4 [560.47MB]
70丨重新审视WordEmbedding:NegativeSampling和ContextualEmbedding71丨深度迁移学习模型:从ELMo到BERT_.mp4 [748.94MB]
82丨LabelSmoothing和LogitSqueezing_.mp4 [111.88MB]
79丨多重loss的方式:如何使用多重loss来提高模型准确率?_.mp4 [233.12MB]
72丨深度迁移学习模型:RoBERTa、XLNet、ERNIE和T5_.mp4 [588.16MB]
99丨SemanticParsing基础:SemanticParsing的任务是什么?_.mp4 [268.17MB]
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 [737.71MB]
75丨深度迁移学习模型的微调:TensorFlowBERT代码简析_.mp4 [933.52MB]
96丨ShiftReduce算法_.mp4 [216.86MB]
94丨依存分析和UniversalDepdencyRelattions_.mp4 [426.96MB]
65丨图嵌入:如何将图关系纳入模型?_.mp4 [548.21MB]
56丨神经网络的构建:Normalization_.mp4 [260.00MB]
90丨DomainAdaptation:如何利用其它有标注语料来提升效果?_.mp4 [193.87MB]
93丨依存分析和SemanticParsing概述_.mp4 [87.42MB]
55丨神经网络的构建:ActivationFunction_.mp4 [300.34MB]
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 [296.79MB]
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 [287.86MB]
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 [785.60MB]
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X?_.mp4 [313.03MB]
66丨图网络简介:如何在图结构的基础上建立神经网络?_.mp4 [699.96MB]
88丨训练预语言模型_.mp4 [221.56MB]
52丨神经网络的构建:NetworkinNetwork_.mp4 [79.02MB]
51丨健康检查:与Liveness、Readiness、Startup探测集成实现高可用_.mp4 [259.77MB]
59丨神经网络的训练:新的PyTorch训练框架_.mp4 [921.57MB]
68丨高级模型融合技巧:Metades是什么?_.mp4 [544.11MB]
73丨深度迁移学习模型:ALBERT和ELECTRA_.mp4 [171.29MB]
62丨xDeepFM:如何用神经网络处理高维的特征?_.mp4 [522.79MB]
61丨Transformer代码实现剖析_.mp4 [1.01GB]
60丨Transformer:如何通过Transformer榨取重要变量?_.mp4 [738.38MB]
76丨深度迁移学习的微调:如何利用PyTorch实现深度迁移学习模型的微调及代码简析_.mp4 [426.66MB]
98丨树神经网络:如何采用TreeLSTM和其它拓展方法?_.mp4 [107.83MB]
53丨神经网络的构建:GatingMechanism和Attention_.mp4 [231.98MB]
57丨神经网络的训练:初始化_.mp4 [283.86MB]
81丨UDA:一种系统的数据扩充框架_.mp4 [376.98MB]
78丨优化器:Lookahead,Radam和Lamb_.mp4 [139.66MB]
92丨半监督学习:如何让没有标注的数据也派上用场?_.mp4 [120.78MB]
89丨多任务训练:如何利用多任务训练来提升效果?_.mp4 [402.12MB]
83丨底层模型拼接:如何让不同的语言模型融合在一起从而达到更好的效果?_.mp4 [146.64MB]
77丨优化器:Adam和AdamW_.mp4 [387.39MB]
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 [176.47MB]
91丨Few-shotLearning:是否有更好的利用不同任务的方法?_.mp4 [359.40MB]
97丨基于神经网络的依存分析算法_.mp4 [652.13MB]
54丨神经网络的构建:Memory_.mp4 [766.21MB]
87丨其他Embedding的训练:还有哪些Embedding方法?_.mp4 [134.89MB]
95丨Stanza使用_.mp4 [379.80MB]
85丨长文本分类:截取、关键词拼接和预测平均_.mp4 [299.03MB]
目录:【NLP视频课程-含Kubernetes、Docker、Quora等】
143丨TransferReinforcementLearning和Few-shotReinforcementLearning_.mp4 [508.32MB]
131丨多模态表示学习简介_.mp4 [234.97MB]
139丨解决SparseReward的一些方法_.mp4 [660.97MB]
108丨最短路问题和DijkstraAlgorithm_.mp4 [245.67MB]
149丨Docker部署实践_.mp4 [342.92MB]
147丨微服务和Kubernetes简介_.mp4 [223.20MB]
155丨Kubernetes健康检查_.mp4 [235.36MB]
119丨RENAS:如何使用遗传算法和增强学习探索网络架构_.mp4 [425.47MB]
103丨LambdaCaculus概述_.mp4 [139.70MB]
160丨结束语_.mp4 [127.65MB]
102丨Tranx简介_.mp4 [282.18MB]
146丨文本校对案例学习_.mp4 [409.66MB]
153丨Kubernetes服务发现_.mp4 [136.96MB]
105丨InductiveLogicProgramming:基本设定_.mp4 [432.99MB]
112丨A2C和A3C:如何提升基本的PolicyGradient算法_.mp4 [427.46MB]
110丨Rainbow:如何改进Q-learning算法?_.mp4 [511.27MB]
125丨遗传算法和增强学习的结合_.mp4 [202.38MB]
127丨多_代*_增强学习概述:什么是多_代*_增强学习?_.mp4 [240.56MB]
118丨AutoML网络架构举例_.mp4 [554.74MB]
104丨Lambda-DCS概述_.mp4 [332.32MB]
117丨AutoML及NeuralArchitectureSearch简介_.mp4 [265.87MB]
121丨层次搜索法:如何在模块之间进行搜索?_.mp4 [179.08MB]
132丨知识蒸馏:如何加速神经网络推理_.mp4 [180.35MB]
140丨ImitationLearning和Self-imitationLearning_.mp4 [429.06MB]
154丨KubernetesIngress_.mp4 [253.99MB]
109丨Q-learning:如何进行Q-learning算法的推导?_.mp4 [1.09GB]
128丨AlphaStar介绍:AlphaStar中采取了哪些技术?_.mp4 [326.62MB]
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