【极客时间-100046401】NLP 实战高手课夸克网盘资源_网盘资源_夸克网盘资源搜索_全盘搜

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• file:111丨PolicyGradient：如何进行PolicyGradient的基本推导？.mp4
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• file:101丨ASDL和AST.mp4
• file:104丨Lambda-DCS概述.mp4
• file:125丨遗传算法和增强学习的结合.mp4
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• file:112丨A2C和A3C：如何提升基本的PolicyGradient算法.mp4
• file:128丨AlphaStar介绍：AlphaStar中采取了哪些技术？.mp4
• file:117丨AutoML及NeuralArchitectureSearch简介.mp4
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• file:121丨层次搜索法：如何在模块之间进行搜索？.mp4
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• file:118丨AutoML网络架构举例.mp4
• file:129丨IMPALA：多Agent的Actor-Critic算法.mp4
• file:119丨RENAS：如何使用遗传算法和增强学习探索网络架构.mp4
• file:120丨DifferentiableSearch：如何将NAS变为可微的问题.mp4
• file:123丨超参数搜索：如何寻找算法的超参数.mp4
• file:105丨InductiveLogicProgramming：基本设定.mp4
• file:127丨多代理增强学习概述：什么是多代理增强学习？.mp4
• file:124丨Learning to optimize：是否可以让机器学到一个新的优化器.mp4
• file:122丨LeNAS：如何搜索搜索space.mp4
• file:126丨使用增强学习改进组合优化的算法.mp4
• file:108丨最短路问题和DijkstraAlgorithm.mp4
• file:130丨COMAAgent之间的交流.mp4
• file:131丨多模态表示学习简介.mp4
• file:18丨神经网络基础：训练神经网络.mp4
• file:26丨PyTorch简介：如何构造Dataset和DataLoader？.mp4
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• file:33丨Matplotlib 简介：如何进行简单的可视化分析？.mp4
• file:20丨Embedding简介.mp4
• file:50丨神经网络建模：如何让神经网络实现你的数据挖掘需求 51丨神经网络的构建：ResidualConnection和DenseConnection.mp4
• file:41丨自动特征构建方法：Symbolic learning和AutoCross简介.mp4
• file:45丨变量选择方法.mp4
• file:30丨经典的数据挖掘方法：数据驱动型开发早期的努力.mp4
• file:35丨半自动特征构建方法：Categorical Encoder.mp4
• file:28丨文本分类实践：如何进行简单的文本分类？.mp4
• file:23丨CNN：卷积神经网络是什么？.mp4
• file:32丨Pandas 简介：如何使用Pandas对数据进行处理？.mp4
• file:22丨RNN简介：RNN和LSTM.mp4
• file:37丨半自动特征构建方法：Entity Embedding.mp4
• file:31丨表格化数据挖掘基本流程：看看现在的数据挖掘都是怎么做的？.mp4
• file:25丨PyTorch简介：Tensor和相关运算.mp4
• file:36丨半自动特征构建方法：连续变量的离散化.mp4
• file:24丨环境部署：如何构建简单的深度学习环境？.mp4
• file:44丨降维方法：Variational Auto Encoder.mp4
• file:21丨RNN简介：马尔可夫过程和隐马尔可夫过程.mp4
• file:42丨降维方法：PCA、NMF 和 tSNE.mp4
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• file:55丨神经网络的构建：ActivationFunction.mp4
• file:66丨图网络简介：如何在图结构的基础上建立神经网络？.mp4
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• file:70丨重新审视Word Embedding：Negative Sampling和Contextual Embedding71丨深度迁移学习模型：从ELMo到BERT.mp4
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• file: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
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• file:80丨数据扩充的基本方法：如何从少部分数据中扩充更多的数据并避免过拟合？.mp4
• file:81丨UDA：一种系统的数据扩充框架.mp4
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• file: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
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