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P301. 任务303： 语言模型

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2020-01-06 19:22:30
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（42/105）
P301. 任务303： 语言模型
11:21
P302. 任务304： RNN的深度
02:33
P303. 任务305： 梯度爆炸和梯度消失
16:09
P304. 任务306： Gradient Clipping
05:24
P305. 任务307： LSTM的介绍
10:08
P306. 任务308： LSTM的应用
08:48
P307. 任务309： Bi-Directional LSTM
07:57
P308. 任务310： Gated Recurrent Unit
06:04
P309. 任务311： 问答系统讲解01
26:38
P310. 任务312： 问答系统讲解02
37:38
P311. 任务313： Representation Learning
17:06
P312. 任务314： What makes good representation.fl
40:43
P313. 任务315： What makes good representation.fl
25:38
P314. 任务316： What makes good representation.fl
27:24
P315. 任务317： Why Deep
18:58
P316. 任务318： Why Deep Learning Hard to Trai.fl
07:24
P317. 任务319： Ways to Solve Training
10:39
P318. 任务320： Dropout 介绍
10:29
P319. 任务321： 为什么Dropout防止过拟合现象
06:42
P320. 任务322： 机器翻译
05:35
P321. 任务323： Multimodal Learning
07:35
P322. 任务324： Seq2Seq模型
14:32
P323. 任务325： Seq2Seq训练介绍
03:24
P324. 任务326： Inference Decoding
15:36
P325. 任务327： Exhaustic Search
04:42
P326. 任务328： Beam Search
21:27
P327. 任务329： 回顾Multimodal Learning
03:51
P328. 任务330： Attention注意力机制介绍
02:53
P329. 任务331： 看图说话介绍
13:05
P330. 任务332： 图像识别的注意力机制
12:46
P331. 任务333： 基于GAN及强化学习的文本生成-01
29:04
P332. 任务334： 基于GAN及强化学习的文本生成-02
32:12
P333. 任务335： 回顾Seq2Seq模型
24:24
P334. 任务336： Seq2Seq的Attention
36:04
P335. 任务337： Self-Attention1
28:24
P336. 任务338： Self-Attention2
28:24
P337. 任务339： 深度文本匹配-01
25:45
P338. 任务340： 深度文本匹配-02
20:25
P339. 任务341： 回顾Attention
12:27
P340. 任务342： RNN LSTM-based models
08:59
P341. 任务343： Transformer的结构
18:07
P342. 任务344： Each Encoder Block
04:47
P343. 任务345： Self-Attention
29:12
P344. 任务346： Add Normalize
29:51
P345. 任务347： BERT概念
17:38
P346. 任务348： 回顾Language model
12:38
P347. 任务349： masked Language model
23:04
P348. 任务350： masked Language model存在的问题
13:04
P349. 任务351：LSTM
10:59
P350. 任务352： BERT训练过程
28:44
P351. 任务353：PGM领域
21:41
P352. 任务354： 主题模型
24:06
P353. 任务355： 回顾不同模型的范畴Model Estimation
22:36
P354. 任务356： 预测的过程
35:14
P355. 任务357： GD，SGD，Adagrad算法
35:00
P356. 任务358： 回顾LDA
26:20
P357. 任务359： 举例说明生成的过程
20:10
P358. 任务360： 从官方的角度讲解生成的过程
17:00
P359. 任务361： α到θi的生成
25:13
P360. 任务362： 举例说明生成文章
07:05
P361. 任务363： gibbs sampler
44:31
P362. 任务364： collapsed gibbs sampling-01
13:04
P363. 任务365： collapsed gibbs sampling-02
22:54
P364. 任务366： collapsed gibbs sampling-03
34:19
P365. 任务367： collapsed gibbs sampling-04
18:48
P366. 任务368： collapsed gibbs sampling-05
21:09
P367. 任务369： 推导过程01
21:18
P368. 任务370： 推导过程02
29:41
P369. 任务371： 推导过程03
26:24
P370. 任务372： Gibbs采样01
26:10
P371. 任务373： Gibbs采样02
12:48
P372. 任务374： Web-Scale Information Extracti.fl
33:12
P373. 任务375： Web-Scale Information Extracti.fl
29:55
P374. 任务376： 核函数
49:56
P375. 任务377： 直播-01
11:36
P376. 任务378： 直播-02
16:10
P377. 任务379： 直播-03
08:31
P378. 任务380： 直播-04
16:54
P379. 任务381： 直播-05
22:00
P380. 任务382： 直播-06
17:59
P381. 任务383： 直播-07
20:17
P382. 任务384： 直播-01
15:23
P383. 任务385：直播-02
16:04
P384. 任务386：直播-03
24:28
P385. 任务387：直播-04
12:36
P386. 任务388：直播-05
19:52
P387. 任务389：直播-06
22:33
P388. 任务390： 利用CRF模型做命名实体识别-01
29:53
P389. 任务391： 利用CRF模型做命名实体识别-02
23:38
P390. 任务392： 基于语料库训练Glove词向量模型-01
27:41
P391. 任务393： 基于语料库训练Glove词向量模型-02
28:20
P392. 任务394： GMM-01
31:18
P393. 任务395： GMM-02
36:37
P394. 任务396： GMM-03
44:29
P395. 任务397： XLNet-Bert Autoregressive LM
30:12
P396. 任务398： 改进思路
20:20
P397. 任务399： Bert 的目标函数
20:27
P398. 任务400： permutation
33:29
P399. 任务401：pytorch实现skip-gram
55:26
P400. 任务402： Airbnb（KDD 2018 best Paper）-01.fl
25:15
P401. 任务403： Airbnb（KDD 2018 best Paper）-02.fl
20:20
P402. 任务404：直播-01
14:35
P403. 任务405：直播-02
36:20
P404. 任务406：直播-03
27:46
P405. 任务407：直播-04
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