人工智能Paper教程（NLP方向）（163.86GB)-人工智能与深度学习-IT码上发视频教程

itmsf 发表于 2023-10-31 15:28:35

人工智能Paper教程（NLP方向）（163.86GB)

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〖课程介绍〗:

人工智能Paper教程（NLP方向）（163.86GB)

〖课程目录〗:

├──00直播
| ├──单课01、直播答疑.mkv141.06M
| ├──单课02、直播答疑.mkv90.40M
| ├──单课03、论文复现体验课学习指引.mkv17.81M
| ├──单课04、直播答疑.mkv125.66M
| ├──单课06、直播答疑.mkv98.53M
| ├──单课07、直播答疑.mkv111.04M
| ├──单课08、直播答疑.mkv90.23M
| ├──单课09、GAN专题直播答疑.mkv107.04M
| ├──单课10、NLP Baseline直播答疑.mkv195.03M
| ├──单课11、NLP Baseline 直播答疑.mkv154.78M
| ├──单课13、NLP baseline直播答疑.mkv89.47M
| ├──单课14、NLP直播答疑.mkv69.91M
| ├──单课15、NLP直播答疑.mkv200.29M
| ├──单课16、NLP baseline直播答疑.mkv137.70M
| ├──单课17、NLP baseline直播答疑.mkv161.51M
| ├──单课18、预训练直播答疑.mkv162.09M
| └──单课19、NLP直播答疑.mkv58.67M
├──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.mkv42.48M
| ├──01、自监督-无监督》03、1.2 MOCO论文精读.mkv204.88M
| ├──01、自监督-无监督》04、1.3 MOCO-实验结果分析与总结.mkv153.91M
| ├──01、自监督-无监督》05、1，4 MOCO-代码讲解.mkv189.74M
| ├──01、自监督-无监督》06、2.1 simclr-论文精读.mkv379.22M
| ├──01、自监督-无监督》07、2.2 sinclr-论文精讲.mkv224.41M
| └──01、自监督-无监督》08、2.3 simclr-代码讲解.mkv211.84M
├──02、15 NLP-推荐系统》
| ├──02、15 NLP-推荐系统》02、1. CAN泛读.mkv118.79M
| ├──02、15 NLP-推荐系统》03、2. CAN精读.mkv98.24M
| ├──02、15 NLP-推荐系统》04、3. CAN代码项目实践.mkv102.35M
| ├──02、15 NLP-推荐系统》05、4. MIND泛读.mkv106.70M
| ├──02、15 NLP-推荐系统》06、5. MIND精读.mkv123.17M
| ├──02、15 NLP-推荐系统》07、6. MIND代码项目实践.mkv142.96M
| ├──02、15 NLP-推荐系统》08、7. PLE泛读.mkv91.06M
| ├──02、15 NLP-推荐系统》09、8. PLE精读.mkv66.22M
| ├──02、15 NLP-推荐系统》10、9. PLE代码项目实践.mkv114.18M
| ├──02、15 NLP-推荐系统》11、10. DAT泛读.mkv77.14M
| ├──02、15 NLP-推荐系统》12、11. DAT精读.mkv53.35M
| ├──02、15 NLP-推荐系统》13、12. DAT代码项目实践.mkv51.96M
| ├──02、15 NLP-推荐系统》14、13. FIBINET泛读.mkv55.37M
| ├──02、15 NLP-推荐系统》15、14. FIBINET精读.mkv41.00M
| └──02、15 NLP-推荐系统》16、15. FIBINET代码项目实践.mkv75.85M
├──03、学前须知》
| └──03、学前须知》01、效率提升3倍的Paper 阅读方法.mkv123.61M
├──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.mkv22.56M
| ├──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.mkv13.93M
| ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》04、第二章 Python 基本语法元素.mkv55.30M
| ├──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.mkv30.66M
| ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》06、第三章基本数据类型.mkv43.05M
| ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》07、【作业讲解】第三章：基本数据类型.mkv23.93M
| ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》08、第四章组合数据类型.mkv45.20M
| ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》09、【作业讲解】第四章：复杂数据类型.mkv34.82M
| ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》10、第五章程序控制结构.mkv39.19M
| ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》11、【作业讲解】第五章：程序控制结构.mkv10.90M
| ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》12、第六章函数-面向过程的编程.mkv60.76M
| ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》13、【作业讲解】第六章：函数.mkv20.11M
| ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》14、第七章类-面向对象的编程.mkv38.48M
| ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》15、【作业讲解】第七章：类.mkv12.41M
| ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》16、第八章文件、异常和模块.mkv57.66M
| ├──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.mkv5.42M
| ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》18、第九章有益的探索.mkv60.40M
| ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》19、【作业讲解】第九章：有益的探索.mkv13.01M
| ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》20、第十章 Python标准库.mkv43.29M
| ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》21、【作业讲解】第十章：Python标准库.mkv6.85M
| ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》22、第十一章科学计算库—Numpy应用.mkv39.53M
| ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》23、【作业讲解】第十一章：Numpy库.mkv12.13M
| ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》24、第十二章 Pandas库.mkv72.76M
| ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》25、【作业讲解】第十二章：Pandas库.mkv15.46M
| ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》26、第十三章 Matplotlib.mkv50.74M
| ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》27、【作业讲解】第十三章：Matplotlib.mkv18.32M
| ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》28、第十四章 Sklearn常规用法.mkv28.53M
| ├──04、01 Python · AI&数据科学入门》29、【作业讲解】第十四章：Sklearn常规用法.mkv25.44M
| └──04、01 Python · AI&数据科学入门》30、第十五章再谈编程.mkv34.04M
├──05、02 PyTorch》
| ├──05、02 PyTorch》02、【必看】深入浅出PyTorch.mkv103.55M
| ├──05、02 PyTorch》03、【第一周】PyTorch简介与安装.mkv56.61M
| ├──05、02 PyTorch》04、【第一周】补充-pytorch开发环境安装.mkv164.59M
| ├──05、02 PyTorch》05、【第一周】张量简介与创建.mkv54.04M
| ├──05、02 PyTorch》06、【第一周】张量操作与线性回归.mkv66.20M
| ├──05、02 PyTorch》07、【第一周】计算图与动态图机制.mkv34.11M
| ├──05、02 PyTorch》08、【第一周】autograd与逻辑回归.mkv68.38M
| ├──05、02 PyTorch》09、【第一周】作业讲解1.mkv30.03M
| ├──05、02 PyTorch》10、【第一周】作业讲解2.mkv22.93M
| ├──05、02 PyTorch》11、【第一周】作业讲解3.mkv22.80M
| ├──05、02 PyTorch》12、【第二周】数据读取机制Dataloader与Dataset.mkv63.23M
| ├──05、02 PyTorch》13、【第二周】数据预处理transforms模块机制.mkv62.89M
| ├──05、02 PyTorch》14、【第二周】二十二种transforms数据预处理方法.mkv118.45M
| ├──05、02 PyTorch》15、【第二周】学会自定义transforms方法.mkv136.59M
| ├──05、02 PyTorch》16、【第二周】作业讲解.mkv94.94M
| ├──05、02 PyTorch》17、【第三周】模型创建步骤与nn.Module.mkv66.95M
| ├──05、02 PyTorch》18、【第三周】模型容器与AlexNet构建.mkv71.56M
| ├──05、02 PyTorch》19、【第三周】nn网络层-卷积层.mkv75.62M
| ├──05、02 PyTorch》20、【第三周】nn网络层-池化-线性-激活函数层.mkv75.57M
| ├──05、02 PyTorch》21、【第三周】作业讲解.mkv65.24M
| ├──05、02 PyTorch》22、【第四周】权值初始化.mkv64.54M
| ├──05、02 PyTorch》23、【第四周】损失函数（一）.mkv111.99M
| ├──05、02 PyTorch》24、【第四周】损失函数(二).mkv115.92M
| ├──05、02 PyTorch》25、【第四周】优化器optimizer的概念.mkv69.74M
| ├──05、02 PyTorch》26、【第四周】torch.optim.SGD.mkv94.87M
| ├──05、02 PyTorch》27、【第四周】作业讲解.mkv28.67M
| ├──05、02 PyTorch》28、【第五周】学习率调整策略.mkv90.84M
| ├──05、02 PyTorch》29、【第五周】TensorBoard简介与安装.mkv44.92M
| ├──05、02 PyTorch》30、【第五周】TensorBoard使用（一）.mkv85.95M
| ├──05、02 PyTorch》31、【第五周】TensorBoard使用（二）.mkv128.18M
| ├──05、02 PyTorch》32、【第五周】hook函数与CAM可视化.mkv106.22M
| ├──05、02 PyTorch》33、【第五周】作业讲解.mkv40.37M
| ├──05、02 PyTorch》34、【第六周】正则化之weight_decay.mkv65.97M
| ├──05、02 PyTorch》35、【第六周】Batch Normalization.mkv106.68M
| ├──05、02 PyTorch》36、【第六周】Normalizaiton_layers.mkv69.19M
| ├──05、02 PyTorch》37、【第六周】正则化之Dropout.mkv73.76M
| ├──05、02 PyTorch》38、【第六周】作业讲解.mkv38.44M
| ├──05、02 PyTorch》39、【第七周】模型保存与加载.mkv46.08M
| ├──05、02 PyTorch》40、【第七周】模型finetune.mkv70.48M
| ├──05、02 PyTorch》41、【第七周】GPU的使用.mkv77.36M
| ├──05、02 PyTorch》42、【第七周】PyTorch常见报错.mkv68.49M
| ├──05、02 PyTorch》43、【第七周】作业讲解.mkv19.67M
| ├──05、02 PyTorch》44、【第八周】图像分类一瞥.mkv106.50M
| ├──05、02 PyTorch》45、【第八周】图像分割一瞥.mkv128.41M
| ├──05、02 PyTorch》46、【第八周】图像目标检测一瞥（上）.mkv95.48M
| ├──05、02 PyTorch》47、【第八周】图像目标检测一瞥（下）.mkv157.19M
| ├──05、02 PyTorch》48、【第九周】生成对抗网络一瞥.mkv110.64M
| └──05、02 PyTorch》49、【第九周】循环神经网络一瞥.mkv71.28M
├──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.mkv10.81M
| ├──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.mkv35.78M
| ├──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.mkv74.63M
| ├──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.mkv44.57M
| ├──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.mkv45.23M
| ├──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.mkv34.37M
| ├──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.mkv13.00M
| ├──06、人工智能数学基础》12、【第一章线性代数(上)】-7 矩阵的逆①.mkv38.37M
| ├──06、人工智能数学基础》13、【第一章线性代数(上)】-8 矩阵的逆②.mkv25.38M
| ├──06、人工智能数学基础》14、【第一章线性代数(上)】-9 矩阵的逆③.mkv29.03M
| ├──06、人工智能数学基础》15、【第二章线性代数(下)】章节导读.mkv7.14M
| ├──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.mkv48.46M
| ├──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.mkv20.47M
| ├──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.mkv85.05M
| ├──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.mkv22.47M
| ├──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.mkv74.11M
| ├──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.mkv52.55M
| ├──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.mkv35.99M
| ├──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.mkv59.40M
| ├──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.mkv31.44M
| ├──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.mkv29.83M
| ├──06、人工智能数学基础》26、【第二章线性代数(下)】-11svd分解的应用.mkv53.11M
| ├──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.mkv46.64M
| ├──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.mkv47.60M
| ├──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.mkv47.14M
| ├──06、人工智能数学基础》30、【第三章微积分】-04 不定积分.mkv29.56M
| ├──06、人工智能数学基础》31、【第三章微积分】-05 定积分.mkv29.44M
| ├──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.mkv45.28M
| ├──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.mkv54.86M
| ├──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.mkv43.06M
| ├──06、人工智能数学基础》35、【第三章微积分】-09 矩阵的求导.mkv52.45M
| ├──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.mkv48.63M
| ├──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.mkv50.22M
| ├──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.mkv39.09M
| ├──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.mkv43.46M
| ├──06、人工智能数学基础》40、【第四章概率论】-04期望与方差part1.mkv47.91M
| ├──06、人工智能数学基础》41、【第四章概率论】-05期望与方差part2.mkv19.72M
| ├──06、人工智能数学基础》42、【第四章概率论】-06参数的估计.mkv48.33M
| ├──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.mkv45.64M
| ├──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.mkv42.04M
| └──06、人工智能数学基础》45、【第五章最优化】-3 约束最优化.mkv46.79M
├──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.mkv38.15M
| ├──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.mkv26.37M
| ├──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.mkv28.86M
| ├──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.mkv15.57M
| ├──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.mkv39.66M
| ├──07、04 神经网络基础知识》07、02-卷积神经网络-0.mkv28.88M
| ├──07、04 神经网络基础知识》08、02-卷积神经网络-1.mkv51.75M
| ├──07、04 神经网络基础知识》09、02-卷积神经网络-2.mkv22.11M
| ├──07、04 神经网络基础知识》10、03-循环神经网络-0.mkv20.50M
| ├──07、04 神经网络基础知识》11、03-循环神经网络-1.mkv37.91M
| └──07、04 神经网络基础知识》12、03-循环神经网络-2.mkv26.61M
├──08、05 NLP基础知识》
| ├──08、05 NLP基础知识》02、1-1 前言..mkv152.17M
| ├──08、05 NLP基础知识》03、1-2 研究方向概述..mkv112.22M
| ├──08、05 NLP基础知识》04、2-1 预备知识..mkv60.53M
| ├──08、05 NLP基础知识》05、2-2 NLP问题中的特征..mkv61.23M
| ├──08、05 NLP基础知识》06、2-3 特征输入..mkv108.19M
| ├──08、05 NLP基础知识》07、2-4 文本的向量化表示与案例实现..mkv80.70M
| ├──08、05 NLP基础知识》08、3-1 统计语言模型简介与案例实现..mkv185.40M
| ├──08、05 NLP基础知识》09、3-2 语言模型任务评估..mkv104.25M
| ├──08、05 NLP基础知识》10、3-3 神经语言模型简介与代码实现..mkv191.58M
| ├──08、05 NLP基础知识》11、3-4 预训练的词表示及其使用实例..mkv66.70M
| ├──08、05 NLP基础知识》12、4-1 word2vec原理..mkv129.80M
| ├──08、05 NLP基础知识》13、4-2 word2vec代码复现..mkv207.33M
| ├──08、05 NLP基础知识》14、4-3 word2vec项目实战展示..mkv96.70M
| ├──08、05 NLP基础知识》15、4-4 BERT使用实战讲解..mkv131.83M
| ├──08、05 NLP基础知识》16、4-5 MLP模型与实战..mkv122.72M
| ├──08、05 NLP基础知识》17、4-6 RNN模型原理、代码复现与实战..mkv186.45M
| ├──08、05 NLP基础知识》18、5-1 HMM序列标注..mkv47.47M
| ├──08、05 NLP基础知识》19、5-2 HMM模型简介..mkv121.17M
| ├──08、05 NLP基础知识》20、5-3 HMM样本生成..mkv112.77M
| ├──08、05 NLP基础知识》21、5-4 HMM训练..mkv71.39M
| ├──08、05 NLP基础知识》22、5-5 HMM预测..mkv107.47M
| └──08、05 NLP基础知识》23、5-6 HMM代码实现..mkv142.76M
├──09、06 NLP-baseline》
| ├──09、06 NLP-baseline》02、NLP baseline 开营仪式.mkv79.36M
| ├──09、06 NLP-baseline》03、1.1 word2vec1-1背景知识.mkv79.62M
| ├──09、06 NLP-baseline》04、1.2 word2vec1-2论文泛读.mkv66.15M
| ├──09、06 NLP-baseline》05、1.3 word2vec2-1对比模型.mkv64.54M
| ├──09、06 NLP-baseline》06、1.4 word2vec2-2原理.mkv39.67M
| ├──09、06 NLP-baseline》07、1.5 word2vec2-3word2vec关键技术.mkv51.67M
| ├──09、06 NLP-baseline》08、1.6 word2vec2-4模型复杂度.mkv24.93M
| ├──09、06 NLP-baseline》09、1.7 word2vec2-5实验结果.mkv62.59M
| ├──09、06 NLP-baseline》10、1.8 word2vec3-1代码部分上.mkv103.47M
| ├──09、06 NLP-baseline》11、1.9 word2vec3-2代码部分下.mkv129.38M
| ├──09、06 NLP-baseline》12、02glove-01-_背景介绍..mkv28.89M
| ├──09、06 NLP-baseline》13、02 glove-02-_研究成果及意义.mkv12.22M
| ├──09、06 NLP-baseline》14、02glove-03-论文概述.mkv87.03M
| ├──09、06 NLP-baseline》15、02glove-04-模型精讲.mkv46.79M
| ├──09、06 NLP-baseline》16、02 glove-05-实验分析..mkv21.96M
| ├──09、06 NLP-baseline》17、02glove-06-数据处理.mkv23.36M
| ├──09、06 NLP-baseline》18、02 glove-07-型及训练测试.mkv24.23M
| ├──09、06 NLP-baseline》19、03char_embedding-01-背景介绍..mkv34.58M
| ├──09、06 NLP-baseline》20、03 char_embedding-02-研究成果及意义.mkv27.43M
| ├──09、06 NLP-baseline》21、03char_embedding-03-论文概述.mkv34.23M
| ├──09、06 NLP-baseline》22、03 char_embedding-04-模型详解.mkv48.84M
| ├──09、06 NLP-baseline》23、03 char_embedding-05-语言模型实验分析.mkv48.84M
| ├──09、06 NLP-baseline》24、03 char_embedding-06-词性标注实验分析及论文总结.mkv45.54M
| ├──09、06 NLP-baseline》25、03 char_embedding-07-环境配置.mkv30.18M
| ├──09、06 NLP-baseline》26、03 char_embedding-08-数据处理.mkv49.92M
| ├──09、06 NLP-baseline》27、03 char_embedding-09-模型构建及训练和测试.mkv34.67M
| ├──09、06 NLP-baseline》28、04textcnn-01-textcnn背景介绍.mkv23.05M
| ├──09、06 NLP-baseline》29、04textcnn-02-textcnn研究成果及意义.mkv13.99M
| ├──09、06 NLP-baseline》30、04 textcnn-03-textcnn模型简介.mkv43.38M
| ├──09、06 NLP-baseline》31、04 textcnn-04-textcnn模型详解.mkv38.33M
| ├──09、06 NLP-baseline》32、04textcnn-05-textcnn实验介绍.mkv62.29M
| ├──09、06 NLP-baseline》33、04 textcnn-06-textcnn超参选择.mkv87.93M
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| ├──09、06 NLP-baseline》36、05-chartextcnn_1_论文导读..mkv41.21M
| ├──09、06 NLP-baseline》37、05-chartextcnn_2_1_模型总览及简介.mkv50.58M
| ├──09、06 NLP-baseline》38、05-chartextcnn_2_2_模型详解.mkv43.43M
| ├──09、06 NLP-baseline》39、05-chartextcnn_2_3_实验分析及讨论.mkv48.78M
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| ├──09、06 NLP-baseline》61、08 attention_nmt_3_2_fairseq.mkv84.72M
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| ├──09、06 NLP-baseline》66、09 han_attention_2_3_实验结果及论文总结.mkv120.25M
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| ├──09、06 NLP-baseline》68、09 han_attention_3_2_模型实现及训练和测试.mkv51.71M
| ├──09、06 NLP-baseline》69、10 sgm_1_1_多标签分类介绍..mkv19.69M
| ├──09、06 NLP-baseline》70、10 sgm_1_2_背景知识和研究成果及意义.mkv58.03M
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| ├──09、06 NLP-baseline》72、10 sgm_2_2_模型详解..mkv27.89M
| ├──09、06 NLP-baseline》73、10 sgm_2_3_实验结果及分析.mkv52.15M
| ├──09、06 NLP-baseline》74、10 sgm_3_1_数据处理.mkv45.40M
| └──09、06 NLP-baseline》75、10 sgm_3_2_模型实现..mkv74.06M
├──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.mkv66.78M
| ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》03、1.2- BiLSTM-CRF-论文算法总览.mkv36.74M
| ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》04、1.3-BiLSTM-CRF模型结构.mkv27.55M
| ├──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.mkv22.59M
| ├──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.mkv14.80M
| ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》07、1.6- BiLSTM-CRF代码讲解.mkv44.44M
| ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》08、1.7- BiLSTM-CRF-NCR-Fpp代码详解.mkv49.23M
| ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》09、2.1_LatticeLSTM论文研究背景.mkv74.91M
| ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》10、2.2_LatticeLSTM模型总览..mkv27.34M
| ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》11、2.3_LatticeLSTM模型细节.mkv25.24M
| ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》12、2.4_LatticeLSTM论文实验与总结.mkv11.05M
| ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》13、2.5_LatticeLSTM代码讲解..mkv88.61M
| ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》14、3.1_LR-CNN论文研究背景.mkv78.05M
| ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》15、3.2_LR-CNN模型总览.mkv23.62M
| ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》16、3.3_LR-CNN模型细节.mkv19.87M
| ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》17、3.4_LR-CNN模型细节2..mkv13.75M
| ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》18、3.5_LR-CNN论文代码讲解..mkv44.43M
| ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》19、4.1_LGN论文研究背景..mkv81.93M
| ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》20、4.2_LGN模型总览..mkv12.85M
| ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》21、4.3_LGN模型详解.mkv17.23M
| ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》22、4.4_LGN代码讲解.mkv26.42M
| ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》23、5.1_TENER论文研究背景.mkv137.09M
| ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》24、5.2_TENER模型总览.mkv49.63M
| ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》25、5.3_TENER模型详解.mkv72.78M
| ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》26、5.4_TENER模型总结.mkv30.15M
| ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》27、5.5_TENER模型代码.mkv73.36M
| ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》28、6-1_Soft_Lexicon论文研究背景..mkv130.51M
| ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》29、6-2_Soft_Lexicon模型总览.mp4.mkv27.98M
| ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》30、6-3_Soft_Lexicon模型详解..mkv24.14M
| ├──10、07 信息抽取-命名实体识别》31、6-4_Soft_Lexicon模型总结..mkv61.13M
| └──10、07 信息抽取-命名实体识别》32、6-5_Soft_Lexicon模型代码..mkv46.15M
├──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.mkv222.57M
| ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》03、01 cnn_for-re-01.mp4（新版）.mkv41.20M
| ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》04、01 cnn_for-re-02.mp4（新版）.mkv53.55M
| ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》05、01 cnn_for-re-03.mp4（新版）.mkv56.90M
| ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》06、01 cnn_for-re-04.mp4（新版）.mkv67.45M
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| ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》10、01 code_cnn_for_re-08（新版）.mkv88.95M
| ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》11、01 code_cnn_for_re-09（新版）.mkv103.43M
| ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》12、01 code_cnn_for_re-10（新版）.mkv59.76M
| ├──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）.mkv63.74M
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| ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》15、02 pcnn_crcnn_3_PCNN的模型部分（新版）.mkv62.61M
| ├──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）.mkv38.75M
| ├──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）.mkv83.55M
| ├──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）.mkv39.43M
| ├──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）.mkv64.57M
| ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》20、02 pcnn_code-8-数据处理2（新版）.mkv48.79M
| ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》21、02 pcnn_code-9-模型定义（新版）.mkv64.54M
| ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》22、02 pcnn_code-10-模型训练1（新版）.mkv46.77M
| ├──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）.mkv96.84M
| ├──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）.mkv56.28M
| ├──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）.mkv85.90M
| ├──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）.mkv121.00M
| ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》27、03lstmatt_1_背景及相关工作（新版）.mkv87.87M
| ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》28、03lstmatt_2_模型及实验（新版）.mkv84.46M
| ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》29、03att_lstm_code_3_课程回顾及超参数设置（新版）.mkv91.06M
| ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》30、03att_lstm_code_4_数据处理及模型定义（新版）.mkv105.53M
| ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》31、03att_lstm_code_5_模型训练及模型评价（新版）.mkv93.61M
| ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》32、4.1 LSTM-LSTM-bias 背景介绍.（旧版）.mkv71.00M
| ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》33、4.2 LSTM-LSTM-bias模型详解.（旧版）.mkv91.63M
| ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》34、4.3 LSTM-LSTM-bias代码实战（旧版）.mkv151.05M
| ├──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）.mkv77.73M
| ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》36、04 novel_tagging_paper_2_相关工作02（新版）.mkv61.51M
| ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》37、04 novel_tagging_paper_3_相关工作03（新版）.mkv83.44M
| ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》38、04 novel_tagging_paper_4_模型（新版）.mkv64.79M
| ├──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）.mkv120.29M
| ├──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）.mkv107.74M
| ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》41、04 novel_tagging_paper_5_实验（新版）.mkv36.17M
| ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》42、05 casrel_paper_0（新版）.mkv55.00M
| ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》43、05 casrel_paper_1（新版）.mkv34.01M
| ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》44、05 casrel_paper_2（新版）.mkv57.32M
| ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》45、05 casrel_paper_3（新版）.mkv53.37M
| ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》46、05 casrel_paper_4（新版）.mkv53.62M
| ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》47、05 casrel_code_5（新版）.mkv71.51M
| ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》48、05 casrel_code_6（新版）.mkv93.40M
| ├──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》49、05 casrel_code_7（新版）.mkv93.61M
| └──11、07 （2）信息抽取-关系抽取》50、05 casrel_code_8（新版）.mkv119.63M
├──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.mkv53.26M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》03、01transformer-02-attention回顾.mkv54.19M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》04、01transformer-03-模型框架和self_attention.mkv55.85M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》05、01transformer-04-模型小trick..mkv96.70M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》06、01transformer-05-代码框架部分和encoder.mkv105.28M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》07、01transformer-06-代码decoder和self_attention.mkv98.23M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》08、01transformer-07-代码训练部分和预测部分.mkv156.37M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》09、02transformer_xl-01-论文背景..mkv65.83M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》10、02transformer_xl-02-vallini model回顾..mkv52.17M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》11、02transformer_xl-03-片段级递归机制..mkv47.51M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》12、02transformer_xl-04-相对位置编码和小trick..mkv53.59M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》13、02transformer_xl-05-论文总结..mkv94.00M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》14、02transformerxl-06-代码数据准备..mkv58.82M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》15、02transformerxl-07-代码self attention..mkv132.05M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》16、02transformer_xl-08-代码update memory和adaptive.mkv101.14M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》17、02transformer_xl-09-代码adaptive softmax2..mkv151.16M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》18、03elmo-01-elmo的下游任务介绍..mkv29.04M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》19、03elmo-02-feature_based和fine_tuning.mkv24.26M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》20、03elmo-03-word2vec和charcnn回顾.mkv19.15M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》21、03elmo-04-Bidirectional_language_models.mkv22.20M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》22、03elmo-05-how to use emol..mkv18.26M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》23、03elmo-06-论文回顾..mkv67.67M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》24、03elmo-07-代码预处理部分.mkv78.29M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》25、03elmo-08-代码模型结构部分.mkv102.25M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》26、03elmo-09-代码crf流程..mkv42.40M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》27、03elmo-10-代码crf实现..mkv143.87M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》28、04gpt-01-nlp下游任务介绍.mkv40.46M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》29、04gpt-02-transformer回顾.mkv32.37M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》30、04gpt-03-预训练和fine-tuning.mkv23.39M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》31、04gpt-04-输入转换.mkv17.50M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》32、04gpt-05-论文回顾..mkv50.40M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》33、04gpt-06-代码流程和建立vocab.mkv70.76M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》34、04gpt-07-代码与处理部分.mkv52.48M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》35、04gpt-08-代码trasform_roc部分.mkv21.58M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》36、04gpt-09-代码transformer_model部分.mkv57.92M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》37、04gpt-10-代码两种loss的计算.mkv43.94M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》38、04gpt-11-代码训练部分.mkv51.88M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》39、05bert-01-bert的背景和glue benchmark..mkv27.87M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》40、05bert-02-论文导读和bert 衍生模型..mkv26.39M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》41、05bert-03-bert、gtp、elmo的比较.mkv14.58M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》42、05bert-04-bert model和pre-training部分.mkv28.48M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》43、05bert-05-bert的fine-tuning部分.mkv20.46M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》44、05bert-06-代码fine-tuning数据预处理和model 加载.mkv37.48M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》45、05bert-07-代码fine-tuning训练部分.mkv24.08M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》46、05bert-08-代码bert pretrain的NSP.mkv43.80M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》47、05bert-09-代码pertrain预处理.mkv60.81M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》48、05bert-10-代码bert-pretrain的transformer部分..mkv47.08M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》49、05bert-11-代码bert pretrain的loss计算..mkv59.92M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》50、06ulmfit-01-uimfit背景介绍.mkv37.51M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》51、06ulmfit-02-awdLstm回顾..mkv20.91M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》52、06ulmfit-03-下三角学习率.mkv20.58M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》53、06ulmfit-04-classifier fine tuning..mkv18.11M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》54、06ulmfit-05-论文回顾.mkv80.46M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》55、06ulmfit-06-代码fine tuning部分.mkv50.31M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》56、06ulmfit-07-代码逐层解冻和预测.mkv36.63M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》57、06ulmfit-08-代码pycharm lm部分..mkv42.29M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》58、07albert-01-albert背景介绍.mkv46.97M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》59、07albert-02-轻量级bert回顾.mkv42.60M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》60、07albert-03-embedding layer的因式分解.mkv55.15M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》61、07albert-04-albert跨层参数共享.mkv28.91M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》62、07albert-05-NSP任务和论文回顾..mkv108.88M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》63、07albert-06-代码tokenizer部分.mkv50.71M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》64、07albert-07-代码samplemask.mkv87.56M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》65、07albert-08-代码transformer结构.mkv81.61M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》66、07albert-09-代码pretrain 训练部分.mkv46.71M
| ├──12、08 NLP-预训练模型》67、07albert-10-代码albert fine-tuning.mkv170.72M
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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..mkv38.97M
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├──13、09 NLP-图神经网络》
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| ├──13、09 NLP-图神经网络》03、00图神经网络专题-02-开班课.mkv34.39M
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| ├──13、09 NLP-图神经网络》108、09ggnn-03-研究成果研究意义..mkv36.32M
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| ├──13、09 NLP-图神经网络》112、09ggnn-07-GGSNNs模型细节..mkv55.17M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》113、09ggnn-08-bAbI任务..mkv88.46M
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| ├──13、09 NLP-图神经网络》115、09ggnn-10-实验分析&论文总结..mkv60.07M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》116、09ggnn-11-代码介绍..mkv44.74M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》117、09ggnn-12-读图..mkv112.01M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》118、09ggnn-13-ggnn模型代码..mkv154.17M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》119、09ggnn-14-模型训练和测试..mkv39.97M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》11、01nodevec-05-模型算法&alias算法.mkv191.90M
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| ├──13、09 NLP-图神经网络》121、10mpnn-02-mpnn框架简介..mkv26.50M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》122、10mpnn-03-研究成果研究意义..mkv37.56M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》123、10mpnn-04-模型总览..mkv85.54M
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| ├──13、09 NLP-图神经网络》132、10mpnn-13-构造图..mkv118.56M
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| ├──13、09 NLP-图神经网络》16、01nodevec-10-代码有偏随机游走和模型训练.mkv45.73M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》17、01nodevec-11-代码结果展示和总结.mkv20.72M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》18、02-line-01-论文背景..mkv54.02M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》19、02-line-02-研究成果研究意义..mkv64.65M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》20、02-line-03-前期知识..mkv40.10M
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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..mkv102.21M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》23、02-line-06-实验分析一..mkv129.07M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》24、02-line-07-实验分析二..mkv52.30M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》25、02-line-08-论文总结..mkv90.22M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》26、02-line-09-代码读图..mkv44.00M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》27、02-line-10-代码aliasSampling..mkv64.10M
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| ├──13、09 NLP-图神经网络》30、03-sdne-02-前期知识..mkv40.70M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》31、03-sdne-03-研究成果..mkv38.41M
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| ├──13、09 NLP-图神经网络》36、03sdne-08-实验设置介绍..mkv136.86M
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| ├──13、09 NLP-图神经网络》42、04metapath2vec-02-研究成果..mkv62.24M
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| ├──13、09 NLP-图神经网络》44、04metapath2vec-04-算法细节..mkv131.35M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》45、04metapath2vec-05-实验分析..mkv137.72M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》46、04metapath2vec-06-论文总结..mkv53.27M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》47、04metapath2vec-07-代码dgl平台介绍..mkv45.22M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》48、04metapath2vec-08-代码生成meta-path训练集..mkv113.10M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》49、04metapath2vec-09-代码模型实现..mkv94.38M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》50、04metapath2vec-10-代码模型训练..mkv98.04M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》51、05transe-01-研究背景..mkv43.03M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》52、05transe-02-研究成果研究意义..mkv58.07M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》53、05transe-03-transE算法..mkv68.75M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》54、05transe-04-transH算法..mkv71.65M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》55、05transe-05-transR算法..mkv81.53M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》56、05transe-06-transH算法..mkv99.51M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》57、05transe-07-模型对比和总结..mkv27.27M
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| ├──13、09 NLP-图神经网络》62、05transe-12-代码详解一..mkv68.89M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》63、05transe-13-代码详解二..mkv67.54M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》64、05transe-14-TransR等实现及代码总结..mkv75.84M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》65、06gat-01-研究背景..mkv38.59M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》66、06gat-02-图卷积消息传递..mkv34.06M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》67、06gat-03-研究成果研究意义..mkv37.53M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》68、06gat-04-gnn核心框架..mkv97.46M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》69、06gat-05-gat算法讲解..mkv56.07M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》70、06gat-06-各种attention总结..mkv54.61M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》71、06gat-07-multi-head起源简介..mkv29.76M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》72、06gat-08-GAT算法总结和实验设置..mkv136.73M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》73、06gat-09-论文总结..mkv52.47M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》74、06gat-10-代码介绍..mkv78.10M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》75、06gat-11-代码设置参数&读图..mkv66.59M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》76、06gat-12-邻接矩阵归一化..mkv50.56M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》77、06gat-13-gat模型实现..mkv95.60M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》78、06gat-14-gat模型训练及代码总结..mkv57.53M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》79、07graphsage-01-研究背景..mkv46.11M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》80、07graphsage-02-graphSAGE模型简介..mkv27.28M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》81、07graphsage-03-研究成果研究意义..mkv43.82M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》82、07graphsage-04-模型总览..mkv33.28M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》83、07graphsage-05-算法详解..mkv97.91M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》84、07graphsage-06-监督训练及aggregators..mkv52.98M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》85、07graphsage-07-batch训练及WLtest..mkv106.60M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》86、07graphsage-08-实验分析..mkv92.23M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》87、07graphsage-09-代码介绍.mkv52.40M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》88、07graphsage-10-读图读特征..mkv50.08M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》89、07graphsage-11-mean-aggregator讲解..mkv69.78M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》90、07graphsage-12-encoder讲解..mkv43.68M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》91、07graphsage-13-模型训练及代码总结..mkv37.27M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》92、08gcn-01-研究背景.cmproj..mkv38.96M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》93、08gcn-02-gcn模型简介..mkv33.43M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》94、08gcn-03-研究成果研究意义..mkv38.91M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》95、08gcn-04-模型总览..mkv41.49M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》96、08gcn-05-RGCN模型简介..mkv101.38M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》97、08gcn-06-拉普拉斯矩阵..mkv31.68M
| ├──13、09 NLP-图神经网络》98、08gcn-07-图的频域变换..mkv35.21M
| └──13、09 NLP-图神经网络》99、08gcn-08-Chebyshev卷积核.mp4.mkv33.36M
├──14、10 NLP-文本匹配》
| ├──14、10 NLP-文本匹配》02、01DSSM-00专题引言.mkv29.04M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》03、01DSSM-01-学习目标..mkv9.79M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》04、01DSSM-02-论文背景、贡献及意义.mkv14.11M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》05、01DSSM-03摘要精读、总结.mkv10.44M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》06、01DSSM-04-上节回顾.mkv10.67M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》07、01DSSM-05-词哈希.mkv17.54M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》08、01DSSM-06-DSSM整体结构.mkv11.30M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》09、01DSSM-07-优化函数、实验与总结.mkv13.91M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》100、10-代码讲解-11.mkv102.90M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》10、01DSSM-08-代码总览.mkv14.93M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》11、01DSSM-09-词哈希表的建立与数据载入.mkv18.36M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》12、01DSSM-10-模型的搭建与训练、测试.mkv19.42M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》13、02SiameseNet-01-孪生网络定义.mkv11.92M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》14、02SiameseNet-02-论文背景、成果、意义.mkv15.55M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》15、02SiameseNet-03-摘要带读、课程小节.mkv7.32M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》16、02SiameseNet-04-SiameseNet整体结构..mkv19.27M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》17、02SiameseNet-05-对比损失函数.mkv9.05M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》18、02SiameseNet-06-实验设置与分析.mkv11.62M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》19、02SiameseNet-07-复习、代码总览.mkv18.67M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》20、02SiameseNet-08-data_load..mkv14.12M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》21、02SiameseNet-09-模型搭建与训练.mkv14.16M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》22、03比较-聚合模型-01序列到序列模型..mkv29.83M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》23、03比较-聚合模型-02注意力改进的编码器解码器结构..mkv27.15M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》24、03比较-聚合模型-03文本间的注意力机制..mkv15.72M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》25、03比较-聚合模型-04论文背景及相关工作..mkv27.99M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》26、03比较-聚合模型-05论文泛读..mkv10.33M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》27、03比较-聚合模型-06整体结构..mkv20.46M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》28、03比较-聚合模型-07与处理与注意力层..mkv10.40M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》29、03比较-聚合模型-08比较聚合层..mkv15.01M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》30、03比较-聚合模型-09实验分析与总结..mkv26.55M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》31、03比较-聚合模型-10SNLI数据集处理..mkv27.03M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》32、03比较-聚合模型-11SNLI数据集处理..mkv26.99M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》33、03比较-聚合模型-12数据载入模块..mkv30.58M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》34、03比较-聚合模型-13比较-聚合模型搭建与训练..mkv39.16M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》35、03比较-聚合模型-14复习、代码总览..mkv17.21M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》36、04ESIM-01学习目标与论文背景..mkv25.51M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》37、04ESIM-02论文总览与摘要带读..mkv18.99M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》38、04ESIM-03ESIM整体结构..mkv18.43M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》39、04ESIM-04输入编码层..mkv16.91M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》40、04ESIM-05局部推理建模层、推理组合层和输出预测层..mkv24.68M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》41、04ESIM-06实验设置与结果分析..mkv17.00M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》42、04ESIM-07论文总结与课程回顾..mkv10.60M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》43、04ESIM-08复习、代码总览..mkv19.32M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》44、04ESIM-09torchtext构建数据集..mkv35.75M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》45、04ESIM-10ESIM搭建与训练..mkv31.17M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》46、05BiMPM-01学习目标与研究背景..mkv16.43M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》47、05BiMPM-02相关工作..mkv12.44M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》48、05BiMPM-03研究成果、意义与论文结构..mkv8.36M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》49、05BiMPM-04摘要导读..mkv14.90M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》50、05BiMPM-05上节回顾与模型结构揣测..mkv31.14M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》51、05BiMPM-06模型整体结构..mkv8.62M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》52、05BiMPM-07多视角匹配..mkv22.05M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》53、05BiMPM-08实验分析与总结..mkv16.99M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》54、06RE2-01-论文研究背景.mp4.mkv71.62M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》55、06RE2-02-研究意义、摘要重点讲解.mp4.mkv30.20M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》56、06RE2-03-RE2结构讲解.mp4.mkv61.55M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》57、06RE2-04-RE2结构细节、训练技巧.mp4.mkv71.07M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》58、06RE2-05-实验设置、结果分析.mp4.mkv93.22M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》59、06RE2-06-code1.mp4.mkv85.61M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》60、06RE2-07-code2.mp4.mkv88.37M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》61、06RE2-08-code3.mp4.mkv45.20M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》62、07MGCN-01-泛读_研究背景、意义讲解.mp4.mkv77.11M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》63、07MGCN-02-泛读_成果、大纲介绍.mp4.mkv34.19M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》64、07MGCN-03-精读_BERT出现.mp4.mkv67.31M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》65、07MGCN-04-精读_poly-encoder.mp4(1).mkv70.19M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》65、07MGCN-04-精读_poly-encoder.mp4.mkv70.19M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》66、07MGCN-05-精读_Bert细节.mp4.mkv96.84M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》67、07MGCN-06-code1.mp4.mkv97.85M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》68、07MGCN-07-code2.mp4.mkv102.49M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》69、07MGCN-08-code3.mp4.mkv70.14M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》70、08MatchPyramid-01-研究背景.mp4.mkv68.79M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》71、08MatchPyramid-02-论文泛读.mp4.mkv32.42M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》72、08MatchPyramid-03-算法模型总览、结构、matching matrix.m.mkv72.22M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》73、08MatchPyramid-04-卷积层讲解.mp4.mkv61.54M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》74、08MatchPyramid-05-matching score.mp4.mkv62.96M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》75、08MatchPyramid-06-训练技巧、实验及总结.mp4.mkv68.29M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》76、08MatchPyramid-07-code 1.mp4.mkv65.07M
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| ├──14、10 NLP-文本匹配》78、08MatchPyramid-09-code 3.mp4.mkv81.15M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》79、09-MGCN论文泛读-01.mp4.mkv67.25M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》80、09-MGCN论文泛读-02.mp4.mkv33.90M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》81、09-MGCN论文精读-03.mp4.mkv72.37M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》82、09-MGCN论文精读-04.mp4.mkv52.64M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》83、09-MGCN论文精读-05.mp4.mkv64.61M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》84、09-MGCN论文精读-06.mp4.mkv59.53M
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| ├──14、10 NLP-文本匹配》86、09-MGCN代码讲解-08.mp4.mkv74.45M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》87、09-MGCN代码讲解-09.mp4.mkv83.08M
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| ├──14、10 NLP-文本匹配》89、09-MGCN代码讲解-11.mp4.mkv59.82M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》90、10-论文泛读-01.mkv81.12M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》91、10-论文泛读-02.mkv55.24M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》92、10-论文精读-03.mkv70.00M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》93、10-论文精读-04.mkv55.95M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》94、10-论文精读-05.mkv55.53M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》95、10-论文精读-06.mkv29.80M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》96、10-代码讲解-07.mkv63.43M
| ├──14、10 NLP-文本匹配》97、10-代码讲解-08.mkv92.57M
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| └──14、10 NLP-文本匹配》99、10-代码讲解-10.mkv108.90M
├──15、11 NLP-机器翻译》
| ├──15、11 NLP-机器翻译》01、ConvSeq2Seq-代码讲解.mkv161.82M
| ├──15、11 NLP-机器翻译》02、ConvSeq2Seq-论文精读.mkv99.36M
| ├──15、11 NLP-机器翻译》03、ConvSeq2Seq-论文泛读.mkv33.46M
| ├──15、11 NLP-机器翻译》05、1.1-loung_nmt-储备知识..mkv28.46M
| ├──15、11 NLP-机器翻译》06、1.2-loung_nmt-研究背景..mkv104.83M
| ├──15、11 NLP-机器翻译》07、1.3-loung_nmt-研究成果及意义.mp4.mkv19.60M
| ├──15、11 NLP-机器翻译》08、1.4-luong_nmt-论文简介.mp4.mkv94.12M
| ├──15、11 NLP-机器翻译》09、1.5-luong_nmt-global_attention..mkv127.19M
| ├──15、11 NLP-机器翻译》10、1.6-luong_nmt-local_attention..mkv95.44M
| ├──15、11 NLP-机器翻译》11、1.7-luong_nmt_2_4_实验.mp4.mkv139.96M
| ├──15、11 NLP-机器翻译》12、1.8-loung_nmt_数据读取..mkv75.47M
| ├──15、11 NLP-机器翻译》13、1.9-loung_nmt_模型实现..mkv164.08M
| ├──15、11 NLP-机器翻译》14、1.10-loung_nmt_训练和测试.mp4.mkv90.11M
| ├──15、11 NLP-机器翻译》15、2.1-coverage_储备知识.mp4.mkv22.37M
| ├──15、11 NLP-机器翻译》16、2.2-coverage_研究背景及意义.mkv53.80M
| ├──15、11 NLP-机器翻译》17、2.3-coverage_相关知识.mp4.mkv78.76M
| ├──15、11 NLP-机器翻译》18、2.4-coverage_基于语言学的覆盖模型..mkv82.07M
| ├──15、11 NLP-机器翻译》19、2.5-coverage_基于神经网络的覆盖模型..mkv75.63M
| ├──15、11 NLP-机器翻译》20、2.6-coverage 代码实践.mp4.mkv171.36M
| ├──15、11 NLP-机器翻译》21、3.1-subword_nmt_1_1.mkv33.81M
| ├──15、11 NLP-机器翻译》22、3.2-subword_nmt.mkv51.64M
| ├──15、11 NLP-机器翻译》23、3.3-subword_nmt_.mkv112.97M
| ├──15、11 NLP-机器翻译》24、3.4-subword_nmt_.mkv96.55M
| ├──15、11 NLP-机器翻译》25、3.5-subword_nmt_.mkv157.55M
| ├──15、11 NLP-机器翻译》26、3.6-subword_nmt.mkv171.31M
| ├──15、11 NLP-机器翻译》27、4.1-Google-nmt.mkv89.71M
| ├──15、11 NLP-机器翻译》28、【4月9日】Mass-论文泛读.mkv36.09M
| └──15、11 NLP-机器翻译》29、【4月16日】Mass-论文精读.mkv46.75M
├──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.mkv62.44M
| ├──16、12 NLP-情感分析》03、01 TextRNN & FastText & TextCNN-02-模型总览&细节1.mkv71.35M
| ├──16、12 NLP-情感分析》04、01 TextRNN & FastText & TextCNN-03-训练、损失函数、实验.mkv45.19M
| ├──16、12 NLP-情感分析》05、01 TextRNN & FastText & TextCNN-04-实验结果及分析讲解.mkv53.58M
| ├──16、12 NLP-情感分析》06、01 TextRNN & FastText & TextCNN-05-代码讲解.mkv192.46M
| ├──16、12 NLP-情感分析》07、02 TreeLSTM-01-论文导读.mkv20.95M
| ├──16、12 NLP-情感分析》08、02 TreeLSTM-02-研究背景解读.mkv40.40M
| ├──16、12 NLP-情感分析》09、02 TreeLSTM-03-论文摘要、框架讲解.mkv26.34M
| ├──16、12 NLP-情感分析》10、02 TreeLSTM-04-上节课回顾.mkv5.17M
| ├──16、12 NLP-情感分析》11、02 TreeLSTM-05-精读_模型结构总览.mkv39.97M
| ├──16、12 NLP-情感分析》12、02 TreeLSTM-06-Tree-LSTM模型讲解.mkv39.06M
| ├──16、12 NLP-情感分析》13、02 TreeLSTM-07-模型结构细节.mkv30.57M
| ├──16、12 NLP-情感分析》14、02 TreeLSTM-08-实验设置与分析.mkv54.62M
| ├──16、12 NLP-情感分析》15、02 TreeLSTM-09-论文总结.mkv12.47M
| ├──16、12 NLP-情感分析》16、02 TreeLSTM-10-本课回顾及下节预告.mkv8.13M
| ├──16、12 NLP-情感分析》17、02 TreeLSTM-11-代码介绍.mkv24.86M
| ├──16、12 NLP-情感分析》18、02 TreeLSTM-12-代码讲解一.mkv85.06M
| ├──16、12 NLP-情感分析》19、02 TreeLSTM-13-代码讲解二.mkv85.29M
| ├──16、12 NLP-情感分析》20、02 TreeLSTM-14-代码讲解三..mkv61.87M
| ├──16、12 NLP-情感分析》21、03 TD-LSTM & AT-LSTM -01-论文导读.mkv4.73M
| ├──16、12 NLP-情感分析》22、03 TD-LSTM & AT-LSTM -02-所需知识储备.mkv5.13M
| ├──16、12 NLP-情感分析》23、03 TD-LSTM & AT-LSTM -03-学习目标.mkv5.30M
| ├──16、12 NLP-情感分析》24、03 TD-LSTM & AT-LSTM -04-课程安排.mkv2.79M
| ├──16、12 NLP-情感分析》25、03 TD-LSTM & AT-LSTM -05-研究背景.mkv30.21M
| ├──16、12 NLP-情感分析》26、03 TD-LSTM & AT-LSTM -06-论文泛读.mkv16.34M
| ├──16、12 NLP-情感分析》27、03 TD-LSTM & AT-LSTM -07-下节预告.mkv5.07M
| ├──16、12 NLP-情感分析》28、03 TD-LSTM & AT-LSTM -08-上节回顾.mkv4.25M
| ├──16、12 NLP-情感分析》29、03 TD-LSTM & AT-LSTM -09-论文综述.mkv10.99M
| ├──16、12 NLP-情感分析》30、03 TD-LSTM & AT-LSTM -10- TD-LSTM精读.mkv28.37M
| ├──16、12 NLP-情感分析》31、03 TD-LSTM & AT-LSTM -11- ATAE-LSTM精读.mkv38.00M
| ├──16、12 NLP-情感分析》32、03 TD-LSTM & AT-LSTM -12-实验结果及分析part1.mkv29.61M
| ├──16、12 NLP-情感分析》33、03 TD-LSTM & AT-LSTM -13-实验结果及分析part2.mkv11.16M
| ├──16、12 NLP-情感分析》34、03 TD-LSTM & AT-LSTM -14-论文总结及下节回顾..mkv15.30M
| ├──16、12 NLP-情感分析》35、03 TD-LSTM & AT-LSTM -15-代码介绍.mkv96.90M
| ├──16、12 NLP-情感分析》36、03 TD-LSTM & AT-LSTM -16-代码讲解二.mkv87.26M
| ├──16、12 NLP-情感分析》37、03 TD-LSTM & AT-LSTM -17-代码讲解三.mkv59.46M
| ├──16、12 NLP-情感分析》38、03 TD-LSTM & AT-LSTM -18-代码讲解回顾.mkv7.58M
| ├──16、12 NLP-情感分析》41、04 MemNet&IAN-03-论文泛读.mkv16.27M
| ├──16、12 NLP-情感分析》42、04 MemNet&IAN-04-本课回顾与下节预告.mkv9.23M
| ├──16、12 NLP-情感分析》44、04 MemNet&IAN-06-向量转换、注意力讲解.mkv86.79M
| ├──16、12 NLP-情感分析》45、04 MemNet&IAN-07-实验设置及分析.mkv67.00M
| ├──16、12 NLP-情感分析》46、04 MemNet&IAN-08-论文总结及回顾.mkv21.51M
| ├──16、12 NLP-情感分析》47、04 MemNet&IAN-09-代码环境讲解.mkv38.82M
| ├──16、12 NLP-情感分析》48、04 MemNet&IAN-10-代码结构讲解.mkv149.12M
| ├──16、12 NLP-情感分析》49、04 MemNet&IAN-11-论文代码细节讲解.mkv142.82M
| ├──16、12 NLP-情感分析》50、04 MemNet&IAN-12-代码实践课回顾..mkv16.88M
| ├──16、12 NLP-情感分析》51、05 BERT&ERNIE 2.0-01-论文介绍.mkv31.02M
| ├──16、12 NLP-情感分析》52、05 BERT&ERNIE 2.0-02-背景介绍1..mkv49.09M
| ├──16、12 NLP-情感分析》53、05 BERT&ERNIE 2.0-03-背景介绍2.mkv28.20M
| ├──16、12 NLP-情感分析》54、05 BERT&ERNIE 2.0-04-论文摘要、结构讲解.mkv11.03M
| ├──16、12 NLP-情感分析》55、05 BERT&ERNIE 2.0-05-上节回顾.mkv5.87M
| ├──16、12 NLP-情感分析》56、05 BERT&ERNIE 2.0-06-论文算法总览.mkv60.46M
| ├──16、12 NLP-情感分析》57、05 BERT&ERNIE 2.0-07-输入表征、task精讲.mkv22.11M
| ├──16、12 NLP-情感分析》58、05 BERT&ERNIE 2.0-08-模型Fine-tuning解读.mkv39.26M
| ├──16、12 NLP-情感分析》59、05 BERT&ERNIE 2.0-09-实验设置及分析.mkv35.27M
| ├──16、12 NLP-情感分析》60、05 BERT&ERNIE 2.0-10-论文总结.mkv18.31M
| ├──16、12 NLP-情感分析》61、05 BERT&ERNIE 2.0-11-论文回顾.mkv10.54M
| ├──16、12 NLP-情感分析》62、05 BERT&ERNIE 2.0-12-实践代码介绍.mkv59.51M
| ├──16、12 NLP-情感分析》63、05 BERT&ERNIE 2.0-13-实践代码精讲1.mkv185.55M
| └──16、12 NLP-情感分析》64、05 BERT&ERNIE 2.0-14-实践代码精讲2..mkv32.52M
├──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..mkv119.83M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》03、01-开山之作_1_2_研究成果_论文提纲..mkv45.17M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》04、01-开山之作_2_1_模型结构..mkv124.12M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》05、01-开山之作_2_2_实验结果及分析..mkv100.16M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》06、01-开山之作_3_数据处理jupyter..mkv222.83M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》07、01-开山之作_4_1_训练代码jupyter..mkv182.20M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》08、01-开山之作_4_2训练代码pycharm..mkv217.46M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》09、01-开山之作_5_反馈问题..mkv79.92M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》10、feedback.mkv79.10M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》11、02-bidaf_1_1_背景意义..mkv99.21M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》12、02-bidaf_1_2_相关工作+小结..mkv61.11M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》13、02-bidaf_2_1_模型结构..mkv84.58M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》14、02-bidaf_2_2_实验分析..mkv44.42M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》15、02-bidaf_3_1_数据读取-jupyter..mkv108.19M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》16、02-bidaf_3_2数据读取-pycharm..mkv145.36M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》17、02-bidaf_4_训练加预测..mkv204.85M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》18、02-bidaf_5_评测指标..mkv79.23M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》19、02-bidaf_6_反馈..mkv79.10M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》20、03-pgnet_1_1_研究背景..mkv117.03M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》21、03-pgnet_1_2_研究背景意义第二部分..mkv46.63M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》22、03-pgnet_2_1_模型部分..mkv138.14M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》23、03-pgnet_2_2_实验+前沿论文（上）..mkv145.40M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》24、03-pgnet_2_3_前沿论文(下)..mkv140.40M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》25、03-pgnet_2_4_模型总结..mkv26.93M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》26、03-pgnet_3_code-review..mkv74.99M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》27、03-pgnet_4_1_数据处理第一部分..mkv329.02M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》28、03-pgnet_4_2_数据处理第二部分..mkv78.69M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》29、03-pgnet_5_1_train第一部分..mkv58.23M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》30、03-pgnet_5_2_train第二部分..mkv308.98M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》31、03-pgnet_6_1_预测第一部分..mkv228.32M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》32、03-pgnet_6_2_预测第二部分..mkv99.70M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》33、04-adv_1_1_研究背景..mkv83.23M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》34、04-adv_1_2_研究成果和小节..mkv46.65M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》35、04-adv_2_1_模型和实验..mkv138.71M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》36、04-adv_2_2_2020智能技术竞赛介绍..mkv109.90M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》37、04-adv_3_1_code-overview第一部分..mkv122.26M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》38、04-adv_3_2_code-overview第二部分..mkv86.00M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》39、04-adv_4_数据处理..mkv198.10M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》40、04-adv_5_1_train-第一部分..mkv151.84M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》41、04-adv_5_2_train第二部分..mkv220.35M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》42、04-adv_6_预测部分..mkv151.97M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》43、05-xlnet_1_1_研究背景第一部分..mkv72.48M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》44、05-xlnet_1_2_研究背景第二部分..mkv89.30M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》45、05-xlnet_2_1_论文模型第一部分..mkv136.32M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》46、05-xlnet_2_2_论文模型第二部分..mkv78.86M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》47、05-xlnet_3_代码overview..mkv77.45M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》48、05-xlnet_4_数据处理overview..mkv26.97M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》49、05-xlnet_5_1_数据处理第一部分..mkv164.66M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》50、05-xlnet_5_2_数据处理第二部分..mkv248.72M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》51、05-xlnet_6_1_训练代码第一部分..mkv177.93M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》52、05-xlnet_6_2_训练代码第二部分..mkv125.69M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》53、05-xlnet_7_1_预测第一部分..mkv151.62M
| ├──17、13 NLP-阅读理解》54、05-xlnet_7_2_预测第二部分..mkv83.03M
| └──17、13 NLP-阅读理解》55、专题总结..mkv12.19M
├──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.mkv317.94M
| ├──18、14 NLP-对话系统》03、【8月10日】对话系统体验课直播第一讲.mkv196.03M
| ├──18、14 NLP-对话系统》04、【8月11日】对话系统体验课直播第二讲.mkv193.21M
| ├──18、14 NLP-对话系统》05、【8月19日】JointBERT-论文讲解（开营直播）.mkv486.44M
| ├──18、14 NLP-对话系统》06、【8月21日】JointBERT-代码详解.mkv686.44M
| ├──18、14 NLP-对话系统》07、【8月25日】AGIF-论文讲解.mkv461.77M
| ├──18、14 NLP-对话系统》08、【8月28日】AGIF-论文精读.mkv853.46M
| ├──18、14 NLP-对话系统》09、【9月11日】AGIF-代码复现.mkv670.44M
| ├──18、14 NLP-对话系统》10、【9月16日】Fewshot MultiLABEL-论文泛读.mkv425.58M
| ├──18、14 NLP-对话系统》11、【9月19日】Fewshot MultiLABEL-论文精读（第一部分）.mkv369.11M
| ├──18、14 NLP-对话系统》12、【10月13日】Fewshot MultiLABEL-论文精读（第二部分）.mkv343.78M
| ├──18、14 NLP-对话系统》13、【10月23日】Fewshot MultiLABEL-论文精读+代码讲解.mkv678.33M
| ├──18、14 NLP-对话系统》14、【10月27日】Fewshot MultiLABEL-代码复现.mkv238.74M
| ├──18、14 NLP-对话系统》15、【3月29日】trade-dst-论文泛读.mkv471.82M
| ├──18、14 NLP-对话系统》16、【4月1日】trade-dst-论文精读.mkv670.42M
| ├──18、14 NLP-对话系统》17、【4月8日】trade-dst-代码复现.mkv633.98M
| ├──18、14 NLP-对话系统》18、【4月12日】trade-dst-代码讲解（下）.mkv225.72M
| ├──18、14 NLP-对话系统》19、【4月24日】dst-as-prompting-论文精读.mkv597.27M
| ├──18、14 NLP-对话系统》20、【4月20日】dst-as-prompting-论文泛读.mkv339.29M
| ├──18、14 NLP-对话系统》21、【4月27日】dst-as-prompting-代码复现.mkv745.85M
| ├──18、14 NLP-对话系统》22、1.1joint-bert.mkv109.10M
| ├──18、14 NLP-对话系统》23、1.2 joint-bert.mkv29.09M
| ├──18、14 NLP-对话系统》24、1.3 joint-bert.mkv12.65M
| ├──18、14 NLP-对话系统》25、1.4joint-bert.mkv256.55M
| ├──18、14 NLP-对话系统》26、1.5 joint-bert.mkv15.31M
| ├──18、14 NLP-对话系统》27、1.6 joint-bert.mkv2.39M
| ├──18、14 NLP-对话系统》28、1.7 joint-bert.mkv77.16M
| ├──18、14 NLP-对话系统》29、1.8joint-bert-代码.mkv53.30M
| └──18、14 NLP-对话系统》30、1.9 joint-bert-代码.mkv225.17M
├──19、强化学习》
| ├──19、强化学习》01、强化学习1期第1次答疑直播.mkv189.71M
| ├──19、强化学习》03、强化学习开营直播.mkv518.26M
| ├──19、强化学习》04、01DQN-01-论文泛读开场白.mkv17.15M
| ├──19、强化学习》05、01DQN-02-研究背景及意义.mkv20.87M
| ├──19、强化学习》06、01DQN-03-背景知识补充.mkv10.90M
| ├──19、强化学习》07、01DQN-04-论文泛读.mkv53.09M
| ├──19、强化学习》08、01DQN-05-泛读总结及下节预告.mkv7.12M
| ├──19、强化学习》09、01DQN-06-论文精读开场白.mkv10.12M
| ├──19、强化学习》100、07DDPG-01-开场白.mkv13.58M
| ├──19、强化学习》101、07DDPG-02-研究背景成果和意义.mkv5.96M
| ├──19、强化学习》102、07DDPG-03-背景知识补充.mkv4.65M
| ├──19、强化学习》103、07DDPG-04-论文泛读.mkv71.19M
| ├──19、强化学习》104、07DDPG-05-本节回顾下节预告.mkv5.57M
| ├──19、强化学习》105、07DDPG-06-论文精读结构.mkv7.08M
| ├──19、强化学习》106、07DDPG-07-从DQN到DDPG.mkv43.73M
| ├──19、强化学习》107、07DDPG-08-网络结构.mkv61.12M
| ├──19、强化学习》108、07DDPG-09-DDPG核心思想.mkv32.40M
| ├──19、强化学习》109、07DDPG-10-算法的其他细节.mkv26.78M
| ├──19、强化学习》10、01DQN-07-论文模型.mkv19.83M
| ├──19、强化学习》110、07DDPG-11-算法总结.mkv8.43M
| ├──19、强化学习》111、07DDPG-12-代码部分结构.mkv7.26M
| ├──19、强化学习》112、07DDPG-13-网络结构及初始化.mkv79.54M
| ├──19、强化学习》113、07DDPG-14-BatchNorm的使用.mkv41.38M
| ├──19、强化学习》114、07DDPG-15-参数更新.mkv56.13M
| ├──19、强化学习》115、07DDPG-16-代码结构.mkv53.58M
| ├──19、强化学习》116、07DDPG-17-运行结果.mkv18.89M
| ├──19、强化学习》117、08TD3-01-论文泛读开场白.mkv8.81M
| ├──19、强化学习》118、08TD3-02-研究背景.mkv11.78M
| ├──19、强化学习》119、08TD3-03-背景知识.mkv10.90M
| ├──19、强化学习》11、01DQN-08-论文细节一图像预处理.mkv34.24M
| ├──19、强化学习》120、08TD3-04-论文泛读.mkv67.19M
| ├──19、强化学习》121、08TD3-05-论文泛读总结.mkv4.36M
| ├──19、强化学习》122、08TD3-06-论文精读开场白.mkv4.22M
| ├──19、强化学习》123、08TD3-07-overestimation.mkv195.82M
| ├──19、强化学习》124、08TD3-08-variance.mkv112.91M
| ├──19、强化学习》125、08TD3-09-实验结果.mkv41.80M
| ├──19、强化学习》126、08TD3-10-论文总结.mkv8.08M
| ├──19、强化学习》127、08TD3-11-代码部分结构.mkv18.53M
| ├──19、强化学习》128、08TD3-12-更新Critic.mkv20.56M
| ├──19、强化学习》129、08TD3-13-更新Actor和代码结构.mkv30.53M
| ├──19、强化学习》12、01DQN-09-论文细节二 ReplayBuffer.mkv34.64M
| ├──19、强化学习》130、08TD3-14-实验结果.mkv25.50M
| ├──19、强化学习》131、09SQL-01-论文泛读开场白.mkv13.97M
| ├──19、强化学习》132、09SQL-02-研究背景及成果.mkv55.08M
| ├──19、强化学习》133、09SQL-03-背景知识补充.mkv72.45M
| ├──19、强化学习》134、09SQL-04-论文泛读总结.mkv5.91M
| ├──19、强化学习》135、09SQL-05-论文精读开场白.mkv5.43M
| ├──19、强化学习》136、09SQL-06-核心思想.mkv21.74M
| ├──19、强化学习》137、09SQL-07-理论基础.mkv33.39M
| ├──19、强化学习》138、09SQL-08-算法细节.mkv95.50M
| ├──19、强化学习》139、09SQL-09-实验结果分析.mkv60.16M
| ├──19、强化学习》13、01DQN-10-论文细节三 SemiGradientMethod.mkv30.83M
| ├──19、强化学习》140、09SQL-10-理论证明.mkv66.90M
| ├──19、强化学习》141、09SQL-11-论文精读总结.mkv6.03M
| ├──19、强化学习》142、09SQL-12-代码部分结构.mkv4.44M
| ├──19、强化学习》143、09SQL-13-Pytorch的手动链式法则求导.mkv44.67M
| ├──19、强化学习》144、09SQL-14-离散情况细节.mkv34.43M
| ├──19、强化学习》145、09SQL-15-连续情况细节.mkv48.77M
| ├──19、强化学习》146、09SQL-16-代码结构.mkv16.38M
| ├──19、强化学习》147、09SQL-17-调参结果.mkv17.03M
| ├──19、强化学习》148、10SAC-01-论文泛读开场白.mkv9.54M
| ├──19、强化学习》149、10SAC-02-研究背景.mkv8.65M
| ├──19、强化学习》14、01DQN-11-实验结果分析.mkv36.54M
| ├──19、强化学习》150、10SAC-03-论文泛读.mkv62.21M
| ├──19、强化学习》151、10SAC-04-论文泛读总结.mkv3.53M
| ├──19、强化学习》152、10SAC-05-论文精读开场白.mkv8.35M
| ├──19、强化学习》153、10SAC-06-核心思想.mkv31.32M
| ├──19、强化学习》154、10SAC-07-主要算法.mkv49.98M
| ├──19、强化学习》155、10SAC-08实验结果.mkv15.41M
| ├──19、强化学习》156、10SAC-09-理论证明.mkv31.40M
| ├──19、强化学习》157、10SAC-10-论文精读总结.mkv8.70M
| ├──19、强化学习》158、10SAC-11-算法细节.mkv21.65M
| ├──19、强化学习》159、10SAC-12-代码结构及调参结果.mkv28.17M
| ├──19、强化学习》15、01DQN-12-论文精读总结.mkv12.17M
| ├──19、强化学习》160、11AdvancedValueMethods-01-论文泛读开场白.mkv18.69M
| ├──19、强化学习》161、11AdvancedValueMethods-02-背景知识补充.mkv28.45M
| ├──19、强化学习》162、11AdvancedValueMethods-03-Rainbow泛读.mkv62.06M
| ├──19、强化学习》163、11AdvancedValueMethods-04-D4PG泛读.mkv64.46M
| ├──19、强化学习》164、11AdvancedValueMethods-05-A3C泛读.mkv62.97M
| ├──19、强化学习》165、11AdvancedValueMethods-06-IMPALA泛读.mkv61.67M
| ├──19、强化学习》166、11AdvancedValueMethods-07-论文泛读总结.mkv3.62M
| ├──19、强化学习》167、11AdvancedValueMethods-08-论文精读开场白.mkv6.25M
| ├──19、强化学习》168、11AdvancedValueMethods-09-Rainbow.mkv248.43M
| ├──19、强化学习》169、11AdvancedValueMethods-10-D4PG.mkv197.52M
| ├──19、强化学习》16、01DQN-13-代码课整体介绍.mkv22.40M
| ├──19、强化学习》170、11AdvancedValueMethods-11-A3C.mkv230.36M
| ├──19、强化学习》171、11AdvancedValueMethods-12-IMPALA.mkv270.80M
| ├──19、强化学习》172、11AdvancedValueMethods-13-总结.mkv3.16M
| ├──19、强化学习》173、12IntrinsicMotivation-01-论文泛读开场白.mkv10.43M
| ├──19、强化学习》174、12IntrinsicMotivation-02-ICM泛读.mkv53.18M
| ├──19、强化学习》175、12IntrinsicMotivation-03-CuriosityStudy泛读.mkv46.42M
| ├──19、强化学习》176、12IntrinsicMotivation-04-VIME泛读.mkv35.41M
| ├──19、强化学习》177、12IntrinsicMotivation-05-VIC泛读.mkv42.79M
| ├──19、强化学习》178、12IntrinsicMotivation-06-DIAYN泛读.mkv52.49M
| ├──19、强化学习》179、12IntrinsicMotivation-07-SMM泛读.mkv51.38M
| ├──19、强化学习》17、01DQN-14-gym介绍.mkv82.29M
| ├──19、强化学习》180、12IntrinsicMotivation-08-EDL泛读.mkv68.45M
| ├──19、强化学习》181、12IntrinsicMotivation-09-泛读总结及下节预告.mkv3.33M
| ├──19、强化学习》182、12IntrinsicMotivation-10-论文精读开场白.mkv4.89M
| ├──19、强化学习》183、12IntrinsicMotivation-11-ICM精读.mkv227.51M
| ├──19、强化学习》184、12-IntrinsicMotivation-12-CuriosityStudy精读.mkv169.19M
| ├──19、强化学习》185、12IntrinsicMotivation-13-VIME精读.mkv125.54M
| ├──19、强化学习》186、12IntrinsicMotivation-14-VIC精读.mkv182.38M
| ├──19、强化学习》187、12IntrinsicMotivation-15-DIAYN精读.mkv205.28M
| ├──19、强化学习》188、12IntrinsicMotivation-16-SMM精读.mkv320.04M
| ├──19、强化学习》189、12IntrinsicMotivation-17-EDL精读.mkv212.58M
| ├──19、强化学习》18、01DQN-15-图像预处理代码.mkv67.41M
| ├──19、强化学习》190、12IntrinsicMotivation-18-论文总结.mkv12.52M
| ├──19、强化学习》191、12IntrinsicMotivation-19-结尾语.mkv5.69M
| ├──19、强化学习》19、01DQN-16-DQN核心功能实现.mkv147.94M
| ├──19、强化学习》20、01DQN-17-代码结构及实验结果分析.mkv63.80M
| ├──19、强化学习》21、02DQN改进-01-论文泛读开场白.mkv32.30M
| ├──19、强化学习》22、02DQN改进-02-研究背景及意义.mkv10.63M
| ├──19、强化学习》23、02DQN改进-03-论文泛读.mkv96.11M
| ├──19、强化学习》24、02DQN改进-04-论文泛读总结及下节预告.mkv7.95M
| ├──19、强化学习》25、02DQN改进-05-论文网络结构.mkv16.52M
| ├──19、强化学习》26、02DQN改进-06-DDQN图表分析.mkv102.16M
| ├──19、强化学习》27、02DQN改进-07-DDQN总结.mkv61.27M
| ├──19、强化学习》28、02DQN改进-08-PER01.mkv62.61M
| ├──19、强化学习》29、02DQN改进-09-PER02.mkv155.11M
| ├──19、强化学习》30、02DQN改进-10-PER实验结果及DuelDQN.mkv69.71M
| ├──19、强化学习》31、02DQN改进-11-下节预告.mkv10.21M
| ├──19、强化学习》32、02DQN改进-12-代码课整体介绍.mkv42.68M
| ├──19、强化学习》33、02DQN改进-13-bisect包.mkv16.56M
| ├──19、强化学习》34、02DQN改进-14-SumTree.mkv78.63M
| ├──19、强化学习》35、02DQN改进-15-SumTree后续及DuelStructure.mkv18.42M
| ├──19、强化学习》36、02DQN改进-16-ReplayBuffer01.mkv60.17M
| ├──19、强化学习》37、02DQN改进-17-ReplayBuffer02.mkv91.39M
| ├──19、强化学习》38、02DQN改进-18-ReplayBuffer03.mkv69.70M
| ├──19、强化学习》39、02DQN改进-19-代码总览及实验结果.mkv68.89M
| ├──19、强化学习》40、03C51-01-研究成果及意义.mkv20.37M
| ├──19、强化学习》41、03C51-02-背景知识补充01.mkv58.28M
| ├──19、强化学习》42、03C51-03-背景知识补充02.mkv19.67M
| ├──19、强化学习》43、03C51-04-论文泛读.mkv71.36M
| ├──19、强化学习》44、03C51-05-分布更新 BellmanEquation BellmanOperator.mkv42.10M
| ├──19、强化学习》45、03C51-06-BellmanOptimalOperator.mkv96.91M
| ├──19、强化学习》46、03C51-07-算法分析.mkv51.27M
| ├──19、强化学习》47、03C51-08-实验结果及分析.mkv99.06M
| ├──19、强化学习》48、03C51-09-引理2引理3证明.mkv17.21M
| ├──19、强化学习》49、03C51-10-引理1证明.mkv127.20M
| ├──19、强化学习》50、03C51-11-定理1证明.mkv208.82M
| ├──19、强化学习》51、03C51-12-其余理论部分及总结.mkv55.31M
| ├──19、强化学习》52、03C51-13-代码部分介绍.mkv17.38M
| ├──19、强化学习》53、03C51-14-算法部分结构一览.mkv38.40M
| ├──19、强化学习》54、03C51-15-分布更新单个样本.mkv95.67M
| ├──19、强化学习》55、03C51-16-MiniBatch分布更新.mkv82.73M
| ├──19、强化学习》56、03C51-17-Pytorch MiniBatch分布更新..mkv37.73M
| ├──19、强化学习》57、03C51-18-实验结果.mkv24.17M
| ├──19、强化学习》58、04QRDQN-01-研究背景、意义及补充知识介绍.mkv18.97M
| ├──19、强化学习》59、04QRDQN-02-论文泛读、摘要、框架讲解.mkv31.41M
| ├──19、强化学习》60、04QRDQN-03-回顾C51.mkv25.66M
| ├──19、强化学习》61、04QRDQN-04-新的分布更新思路、估计分位数.mkv69.97M
| ├──19、强化学习》62、04QRDQN-05-QRDQN算法讲解、实验结果与分析.mkv68.08M
| ├──19、强化学习》63、04QRDQN-06-理论证明1.mkv24.20M
| ├──19、强化学习》64、04QRDQN-07-理论证明2.mkv186.96M
| ├──19、强化学习》65、04QRDQN-08-上节回顾和下节预告.mkv4.94M
| ├──19、强化学习》66、04QRDQN-09-code1.mkv9.30M
| ├──19、强化学习》67、04QRDQN-10-code2.mkv141.69M
| ├──19、强化学习》68、04QRDQN-11-code3.mkv49.55M
| ├──19、强化学习》69、05REINFORCE-01-开场白及研究背景介绍.mkv21.22M
| ├──19、强化学习》70、05REINFORCE-02-论文泛读.mkv26.61M
| ├──19、强化学习》71、05REINFORCE-03-背景知识补充.mkv26.73M
| ├──19、强化学习》72、05REINFORCE-04-下节预告.mkv5.11M
| ├──19、强化学习》73、05REINFORCE-05-论文定理理解.mkv138.67M
| ├──19、强化学习》74、05REINFORCE-06-算法核心思想.mkv97.79M
| ├──19、强化学习》75、05REINFORCE-07-核心定理证明.mkv111.91M
| ├──19、强化学习》76、05REINFORCE-08-下节预告.mkv5.29M
| ├──19、强化学习》77、05REINFORCE-09-代码部分结构.mkv15.32M
| ├──19、强化学习》78、05REINFORCE-10-网络结构设计.mkv93.26M
| ├──19、强化学习》79、05REINFORCE-11-数据处理.mkv24.92M
| ├──19、强化学习》80、05REINFORCE-12-主体循环.mkv41.88M
| ├──19、强化学习》81、05REINFORCE-13-代码结构.mkv68.42M
| ├──19、强化学习》82、05REINFORCE-14-运行结果分析.mkv77.23M
| ├──19、强化学习》83、06PPO-01-开场白.mkv17.09M
| ├──19、强化学习》84、06PPO-02-研究背景.mkv15.88M
| ├──19、强化学习》85、06PPO-03-论文泛读.mkv45.84M
| ├──19、强化学习》86、06PPO-04-本节回顾下节预告.mkv5.29M
| ├──19、强化学习》87、06PPO-05-论文精读结构介绍.mkv7.14M
| ├──19、强化学习》88、06PPO-06-Clipped Surrogate Loss.mkv56.53M
| ├──19、强化学习》89、06PPO-07-Adaptive KL.mkv39.92M
| ├──19、强化学习》90、06PPO-08-Advantage Function.mkv32.94M
| ├──19、强化学习》91、06PPO-09-算法分析.mkv48.48M
| ├──19、强化学习》92、06PPO-10-实验结果分析.mkv41.03M
| ├──19、强化学习》93、06PPO-11-本届回顾下节预告.mkv7.62M
| ├──19、强化学习》94、06PPO-12-代码部分结构.mkv17.98M
| ├──19、强化学习》95、06PPO-13-计算Loss Function.mkv84.82M
| ├──19、强化学习》96、06PPO-14-拓展到连续型action空间.mkv48.15M
| ├──19、强化学习》97、06PPO-15-代码结构.mkv56.48M
| ├──19、强化学习》98、06PPO-16-代码运行结果.mkv53.29M
| └──19、强化学习》99、06PPO-17-算法之外的技巧.mkv67.50M
├──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）.mkv146.93M
| ├──21、NLP-paper 前沿论文直播讲解》03、第二场直播——预训练模型RoBERTa.mkv155.74M
| ├──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.mkv230.30M
| ├──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.mkv152.70M
| ├──21、NLP-paper 前沿论文直播讲解》06、第五场直播——COMET.mkv180.67M
| ├──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.mkv193.94M
| ├──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.mkv137.12M
| ├──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.mkv303.25M
| ├──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.mkv351.97M
| ├──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.mkv216.02M
| ├──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.mkv589.71M
| └──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.mkv199.22M
├──22、NLP-直播答疑》
| ├──22、NLP-直播答疑》01、NLP直播答疑.mkv122.80M
| ├──22、NLP-直播答疑》02、NLP-baseline 4-1.mkv83.90M
| ├──22、NLP-直播答疑》03、图神经网络直播答疑—第六次.mkv226.34kb
| ├──22、NLP-直播答疑》04、图神经网络第6次直播答疑.mkv74.46M
| ├──22、NLP-直播答疑》05、baseline-第四场直播.mkv103.87M
| ├──22、NLP-直播答疑》06、第二次直播答疑.mkv85.95M
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| ├──22、NLP-直播答疑》08、NLP baseline 第三次直播答疑.mkv132.00M
| ├──22、NLP-直播答疑》09、1011答疑..mkv124.57M
| ├──22、NLP-直播答疑》10、0920答疑..mkv67.03M
| ├──22、NLP-直播答疑》11、答疑20200830..mkv150.51M
| ├──22、NLP-直播答疑》12、NLP答疑-8.9.mkv177.61M
| ├──22、NLP-直播答疑》13、NLP答疑-7.26.mkv132.18M
| └──22、NLP-直播答疑》14、NLP答疑7.12.mkv230.98M
├──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》.mkv35.63M
| ├──24、精读论文专栏（NLP方向）》04、【老版本】【第1篇】02综述《Deep Learning》.mkv72.55M
| ├──24、精读论文专栏（NLP方向）》05、【老版本】【第1篇】03综述《Deep Learning》.mkv67.96M
| ├──24、精读论文专栏（NLP方向）》06、【老版本】【第1篇】04综述《Deep Learning》.mkv39.21M
| ├──24、精读论文专栏（NLP方向）》07、【老版本】【第1篇】05综述《Deep Learning》.mkv47.22M
| ├──24、精读论文专栏（NLP方向）》08、【老版本】【第1篇】06综述《Deep Learning》.mkv51.17M
| ├──24、精读论文专栏（NLP方向）》09、【老版本】【第1篇】07综述《Deep Learning》.mkv34.50M
| ├──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.mkv53.44M
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| ├──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.mkv53.39M
| ├──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.mkv71.16M
| ├──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.mkv74.65M
| ├──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.mkv91.79M
| ├──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.mkv85.11M
| ├──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.mkv37.06M
| ├──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.mkv57.27M
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| ├──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.mkv59.63M
| ├──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.mkv40.05M
| ├──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.mkv57.95M
| ├──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.mkv55.66M
| ├──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.mkv133.58M
| ├──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.mkv39.08M
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| ├──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.mkv40.29M
| ├──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.mkv34.85M
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| ├──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.mkv24.00M
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| ├──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.mkv60.59M
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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.mkv52.69M
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| ├──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.mkv77.92M
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| ├──24、精读论文专栏（NLP方向）》42、【老版本】【第11篇】fasttext第一课时.mkv48.73M
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| ├──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.mkv41.97M
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| ├──24、精读论文专栏（NLP方向）》50、【老版本】【第13篇】PCNNATT-论文导读.mkv36.27M
| ├──24、精读论文专栏（NLP方向）》51、【老版本】【第13篇】PCNNATT-论文精读.mkv45.77M
| ├──24、精读论文专栏（NLP方向）》52、【老版本】【第13篇】PCNNATT-代码详解.mkv41.55M
| ├──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.mkv40.15M
| ├──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.mkv44.20M
| ├──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.mkv37.51M
| ├──24、精读论文专栏（NLP方向）》56、【老版本】【第15篇】多层LSTM第一课时.mkv16.35M
| ├──24、精读论文专栏（NLP方向）》57、【老版本】【第15篇】多层LSTM第二课时.mkv36.96M
| ├──24、精读论文专栏（NLP方向）》58、【老版本】【第15篇】多层LSTM第三课时.mkv62.78M
| ├──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.mkv33.17M
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| ├──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.mkv8.84M
| ├──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.mkv48.61M
| ├──24、精读论文专栏（NLP方向）》63、【老版本】【第18篇】UMT论文导读.mkv42.12M
| ├──24、精读论文专栏（NLP方向）》64、【老版本】【第18篇】UMT论文精读.mkv54.79M
| ├──24、精读论文专栏（NLP方向）》65、【老版本】【第19篇】seq2seq导读.mkv36.62M
| ├──24、精读论文专栏（NLP方向）》66、【老版本】【第19篇】seq2seq精读.mkv37.47M
| ├──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.mkv15.76M
| ├──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.mkv36.07M
| ├──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.mkv17.93M
| ├──24、精读论文专栏（NLP方向）》70、【老版本】【第21篇】QANet论文导读.mkv47.57M
| ├──24、精读论文专栏（NLP方向）》71、【老版本】【第21篇】QANet论文精读.mkv53.97M
| ├──24、精读论文专栏（NLP方向）》72、【老版本】【第21篇】QANet代码精读.mkv47.57M
| ├──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.mkv18.47M
| ├──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.mkv75.41M
| ├──24、精读论文专栏（NLP方向）》75、【老版本】【第23篇】Dialogue第一课时.mkv54.47M
| ├──24、精读论文专栏（NLP方向）》76、【老版本】【第23篇】Dialogue第二课时.mkv47.78M
| ├──24、精读论文专栏（NLP方向）》77、【老版本】【第24篇】SeqGAN第一课时.mkv36.96M
| ├──24、精读论文专栏（NLP方向）》78、【老版本】【第24篇】SeqGAN第二课时.mkv56.10M
| ├──24、精读论文专栏（NLP方向）》79、【老版本】【第25篇】R-GCNs第一课时.mkv38.65M
| ├──24、精读论文专栏（NLP方向）》80、【老版本】【第25篇】R-GCNs第二课时.mkv43.03M
| ├──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.mkv69.43M
| ├──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.mkv57.52M
| ├──24、精读论文专栏（NLP方向）》83、【老版本】【第27篇】Transformer-XL第一课时.mkv30.10M
| ├──24、精读论文专栏（NLP方向）》84、【老版本】【第27篇】Transformer-XL第二课时.mkv36.46M
| ├──24、精读论文专栏（NLP方向）》85、【老版本】【第28篇】TCN 第一课时.mkv44.17M
| ├──24、精读论文专栏（NLP方向）》86、【老版本】【第28篇】TCN 第二课时.mkv64.39M
| ├──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.mkv32.19M
| ├──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.mkv100.93M
| ├──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.mkv68.40M
| └──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.mkv57.25M
└──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.mkv70.84M
| ├──25、重点讲解专栏（NLP方向）》02、【老版本】【第14篇】SANIL第一课时.mkv58.99M
| ├──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.mkv37.64M
| ├──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.mkv65.00M
| ├──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.mkv52.61M
| ├──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.mkv69.60M
| ├──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.mkv62.40M
| ├──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.mkv45.62M
| ├──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.mkv80.51M
| ├──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.mkv57.25M
| ├──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.mkv54.14M
| ├──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.mkv171.75M
| ├──25、重点讲解专栏（NLP方向）》15、【老版本】【重难点第4篇】SER第三课时.mkv192.10M
| ├──25、重点讲解专栏（NLP方向）》16、【老版本】【重难点第4篇】SER第四课时.mkv66.48M
| └──25、重点讲解专栏（NLP方向）》17、【老版本】【第13篇】Reptile.mkv41.89M

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joy_aniu 发表于 2023-10-31 15:41:44