贪心学院-高阶自然语言处理NLP八期

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贪心学院-高阶自然语言处理NLP 八期
　 198：Review GCN的代码解读-2.mp4
　 202：Paper-第十五篇论文讲解-2.mp4
　 214：ReviewMCMC之Metroplis Hasting算法-3 (2).mp4
　 210：ReviewBayesian Neural Network-1 (2).mp4
　 218：Lecture概率图模型-2-吉布斯采样、变分法-4 (2).mp4
　 206：Lecture概率图模型-1 贝叶斯推理.mp4
　 203：Lecture概率图模型-1 贝叶斯推理.mp4
　 201：Paper-第十五篇论文讲解-1.mp4
　 191：Review 知识图谱在推荐系统中的应用-2.mp4
　 222：Lecture概率图模型-2-吉布斯采样、变分法-8.mp4
　 204：Lecture概率图模型-1 贝叶斯推理.mp4
　 199：知识图谱的应用-1.mp4
　 215：Lecture概率图模型-2-吉布斯采样、变分法-1 (2).mp4
　 212：ReviewMCMC之Metroplis Hasting算法-1 (2).mp4
　 192：20200718 课外论文分享-Don’t stop pre-training.mp4
　 211：ReviewBayesian Neural Network-2 (2).mp4
　 217：Lecture概率图模型-2-吉布斯采样、变分法-3 (2).mp4
　 050 SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术-01.mp4
　 051 SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术-02.mp4
　 205：Lecture概率图模型-1 贝叶斯推理.mp4
　 030 FromWord Embeddings To Document Distances-02.mp4
　 048 各类文本相似度计算技术Survey-01.mp4
　 033 生活中的优化问题案例讲解-01.mp4
　 034 生活中的优化问题案例讲解-02.mp4
　 195：Lecture-图卷积神经网络，GraphSage, GAT.mp4
　 059 SkipGram源代码解读-02.mp4
　 047 XGBoost-AScalable Tree Boosting System-02.mp4
　 036 LagrangianDuality KKT条件 Complementary -02.mp4
　 041 核函数Mercers Theorem-02.mp4
　 216：Lecture概率图模型-2-吉布斯采样、变分法-2 (2).mp4
　 039 LP以及它的DualQP以及它的Dual-02.mp4
　 197：Review GCN的代码解读-1.mp4
　 062 第一次作业讲解-03.mp4
　 038 LP以及它的DualQP以及它的Dual-01.mp4
　 042 文本表示-01.mp4
　 213：ReviewMCMC之Metroplis Hasting算法-2 (2).mp4
　 054 SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术-05.mp4
　 045 文本表示-04.mp4
　 194：Lecture-图卷积神经网络，GraphSage, GAT.mp4
　 044 文本表示-03.mp4
　 043 文本表示-02.mp4
　 057 SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术-08.mp4
　 040 核函数Mercers Theorem-01.mp4
　 207：Lecture概率图模型-1 贝叶斯推理.mp4
　 055 SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术-06.mp4
　 220：Lecture概率图模型-2-吉布斯采样、变分法-6.mp4
　 208：Paper第十六篇论文讲解-1 (2).mp4
　 053 SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术-04.mp4
　 049 各类文本相似度计算技术Survey-02.mp4
　 052 SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术-03.mp4
　 035 LagrangianDuality KKT条件 Complementary-01.mp4
　 058 SkipGram源代码解读-01.mp4
　 196：Lecture-图卷积神经网络，GraphSage, GAT.mp4
　 193：Lecture-图卷积神经网络，GraphSage, GAT.mp4
　 061 第一次作业讲解-02.mp4
　 037 LagrangianDuality KKT条件 Complementary -03.mp4
　 219：Lecture概率图模型-2-吉布斯采样、变分法-5.mp4
　 046 XGBoost-AScalable Tree Boosting System-01.mp4
　 056 SkipGram（重点讲解）CBOWGlove MF 语言模型以及各类Smooting技术-07.mp4
　 060 第一次作业讲解-01.mp4
　 224：课程拓展-2.mp4
　 221：Lecture概率图模型-2-吉布斯采样、变分法-7 .mp4
　 032 机器学习回顾（2）-02.mp4
　 209：Paper第十六篇论文讲解-2　(2).mp4
　 188：Review project3 项目讲解-1.mp4
　 013 哈希表搜索树 堆（优先堆）-01.mp4
　 024　　凸优化（1）-01.mp4
　 162 ReviewALBERT-1.mp4
　 027　　凸优化（1）-04.mp4
　 189：Review project3 项目讲解-2.mp4
　 018 XGBoost-04.mp4
　 176 Review依存文法分析.mp4
　 167 Reviewproject2讲解-2.mp4
　 031 机器学习回顾（2）-01.mp4
　 173 Lecture信息抽取（.mp4
　 016 XGBoost-02.mp4
　 012 Divideand Conquer技术以及应用-02.mp4
　 014 哈希表搜索树 堆（优先堆）-02.mp4
　 028　　凸优化（1）-05.mp4
　 023 机器学习回顾（1）-02.mp4
　 169 Lecture信息抽取.mp4
　 186：Paper 第十四篇论文讲解 K-BERT.mp4
　 024　　凸优化（1）-01(120253).mp4
　 163 ReviewALBERT-2 .mp4
　 010 逻辑回归与正则-05.mp4
　 177 Review句法分析.mp4
　 019 Searchingand Mining Trillions of Time Series-01.mp4
　 190：Review 知识图谱在推荐系统中的应用-1.mp4
　 183：Lecture 知识图谱 知识图的概念，搭建，应用场景-4.mp4
　 178 Review句法分析.mp4
　 179 Review句法分析.mp4
　 164 Review命名实体识别代码实战.mp4
　 020 Searchingand Mining Trillions of Time Series S-02.mp4
　 017 XGBoost-03.mp4
　 026　　凸优化（1）-03.mp4
　 172 Lecture信息抽取（.mp4
　 115 Lecture-Seq2Seq,Attention, .mp4
　 181：Lecture 知识图谱 知识图的概念，搭建，应用场景-2.mp4
　 099 PaperRepresentation Learning A Review-2.mp4
　 126 Review-LSTM的实现（源码讲解）-3.mp4
　 185：Paper 第十四篇论文讲解 K-BERT.mp4
　 171 Lecture信息抽取.mp4
　 120 Review-Introductionto Transfer Learing-2.mp4
　 168 Lecture信息抽取.mp4
　 182：Lecture 知识图谱 知识图的概念，搭建，应用场景-3.mp4
　 107 Lecture-RNN,LSTM，梯度问题-3.mp4
　 096 GlobalVectors for Word Representation-1 .mp4
　 101 ReviewGPU的使用与环境搭建 + 基于pytorch的简单的神经网络搭建-.mp4
　 103 Review 对话系统技术概览-1.mp4
　 114 Lecture-Seq2Seq,Attention,.mp4
　 111 Review-Pytorch讲解-1.mp4
　 187：Paper 第十四篇论文讲解 K-BERT.mp4
　 161 Paper第十二篇论文-2.mp4
　 105 Lecture-RNN,LSTM，梯度问题-1.mp4
　 125 Review-LSTM的实现（源码讲解）-2.mp4
　 110 第八篇论文LSTM-A Search Space Odyssey-2.mp4
　 109 第八篇论文LSTM-A Search Space Odyssey-1.mp4
　 025　　凸优化（1）-02.mp4
　 098 Paper Representation Learning A Review-1.mp4
　 116 Lecture-Seq2Seq,Attention.mp4
　 180 Lecture知识图谱 知识图的概念，搭建，应用场景-.mp4
　 108 Lecture-RNN,LSTM，梯度问题-4 .mp4
　 097 GlobalVectors for Word Representation-2.mp4
　 174 Paper第十三篇论文讲解.mp4
　 124 Review-LSTM的实现（源码讲解）-1.mp4
　 104 Review对话系统技术概览-2.mp4
　 112 Review-Pytorch讲解-2.mp4
　 095 Lecture-CRF模型（2），深度学习基础-6.mp4
　 117 Lecture-Seq2Seq,Attention.mp4
　 113 Review-Pytorch讲解-3.mp4
　 119 Review-Introductionto Transfer Learing-1.mp4
　 015 XGBoost-01.mp4
　 123 Paper-第九篇论文Auto-EncodingVariational Bayes (VAE)-3.mp4
　 122 Paper-第九篇论文Auto-EncodingVariational Bayes (VAE)-2.mp4
　 160 Paper第十二篇论文-1.mp4
　 106 Lecture-RNN,LSTM，梯度问题-2.mp4
　 121 Paper-第九篇论文Auto-EncodingVariational Bayes (VAE)-1 .mp4
　 102 ReviewGPU的使用与环境搭建 + 基于pytorch的简单的神经网络搭建-2 .mp4
　 118 Lecture-Seq2Seq,Attention.mp4
　 175 Paper第十三篇论文讲解-.mp4
　 022 机器学习回顾（1）-01.mp4
　 100 Paper Representation Learning A Review-3.mp4
　 091 Lecture-CRF模型（2），深度学习基础-2.mp4
　 071 ReadingWikipedia to Answer .mp4
　 165 Review命名实体识别代码实战.mp4
　 005 算法复杂度动态规划 DTW-05.mp4
　 001 算法复杂度动态规划 DTW-01.mp4
　 066 EM算法和HMM-02.mp4
　 078 CRF模型-01.mp4
　 008 逻辑回归与正则-03.mp4
　 085 基于LSTM-CRF的命名实体识别实战-01.mp4
　 072 ReadingWikipedia to Answer.mp4
　 073 ReadingWikipedia to Answer.mp4
　 093 Lecture-CRF模型（2），深度学习基础-4.mp4
　 070 EM算法和HMM-06.mp4
　 009 逻辑回归与正则-04(120244).mp4
　 064 Miningand Summarizing Customer Reviews-02.mp4
　 074 基于HMM的词性分析（POStagger）.mp4
　 006 逻辑回归与正则-01.mp4
　 003 算法复杂度动态规划 DTW-03 .mp4
　 075 基于HMM的词性分析.mp4
　 092 Lecture-CRF模型（2），深度学习基础-3.mp4
　 184：Lecture 知识图谱 知识图的概念，搭建，应用场景-5.mp4
　 166 Reviewproject2讲解-1.mp4
　 067 EM算法和HMM-03.mp4
　 090 Lecture-CRF模型（2），深度学习基础-1.mp4
　 076 不同语言模型smoothing技术.mp4
　 086 基于LSTM-CRF的命名实体识别实战-02.mp4
　 069 EM算法和HMM-05.mp4
　 068 EM算法和HMM-04.mp4
　 088 Project1讲解-01.mp4
　 009 逻辑回归与正则-04.mp4
　 011 Divideand Conquer技术以及应用-01.mp4
　 079 CRF模型-02.mp4
　 063 Miningand Summarizing Customer Reviews-01.mp4
　 087 基于LSTM-CRF的命名实体识别实战-03.mp4
　 007 逻辑回归与正则-02.mp4
　 084 基于HMM的中文分词-jieba分词原理讲解-02.mp4
　 083 基于HMM的中文分词-jieba分词原理讲解-01.mp4
　 159 Lecture信息抽取(1) -5.mp4
　 004 算法复杂度动态规划 DTW-04.mp4
　 089 Project1讲解-02.mp4
　 094 Lecture-CRF模型（2），深度学习基础-5.mp4
　 021 Ensemble模型实战.mp4
　 080 CRF模型-03.mp4
　 082 CRF模型-05.mp4
　 077 不同语言模型smoothing技术.mp4
　 002 算法复杂度动态规划 DTW-02 .mp4
　 065　　EM算法和HMM-01.mp4
　 081 CRF模型-04.mp4
　 170 Lecture信息抽取（.mp4
　 029 FromWord Embeddings To Document Distances-01.mp4
　 154 ReviewXLNET源码讲解-3.mp4
　 157 Lecture信息抽取(1) -3.mp4
　 150 Paper第十一篇论文Graph_Tranfromer_Networks-2.mp4
　 131 LectureTransformer, BERT-5.mp4
　 133 Paper第十篇论文BERT-2.mp4
　 156 Lecture信息抽取(1) -2.mp4
　 147 ReviewXLNET应用在文本分类和QA系统-1.mp4
　 141 LectureGPT, XLNet-2 .mp4
　 158 Lecture信息抽取(1) -4.mp4
　 137 Review-BERT的训练与实战-1.mp4
　 130 LectureTransformer, BERT-4.mp4
　 155 Lecture信息抽取(1) -1.mp4
　 152 ReviewXLNET源码讲解-1.mp4
　 140 LectureGPT, XLNet-1.mp4
　 132 Paper第十篇论文BERT-1.mp4
　 146 LectureGPT, XLNet-7.mp4
　 151 Paper第十一篇论文Graph_Tranfromer_Networks-4.mp4
　 145 LectureGPT, XLNet-6 .mp4
　 128 LectureTransformer, BERT-2.mp4
　 143 LectureGPT, XLNet-4.mp4
　 135 Review基于Transformer的机器翻译-1.mp4
　 129 LectureTransformer, BERT-3 .mp4
　 149 Paper第十一篇论文Graph_Tranfromer_Networks-1.mp4
　 127 LectureTransformer, BERT-.mp4
　 142 LectureGPT, XLNet-3.mp4
　 144 LectureGPT, XLNet-5.mp4
　 153 ReviewXLNET源码讲解-2.mp4
　 148 ReviewXLNET应用在文本分类和QA系统-2.mp4
　 136 Review基于Transformer的机器翻译-2 .mp4
　 138 Review-BERT的训练与实战-2.mp4
　 134 Paper第十篇论文BERT-3.mp4
　 139 Review-BERT的训练与实战-3.mp4
　 229：review聊天机器人项目讲解-2.mp4
　 233：review机器翻译项目讲解-2.mp4
　 226：课程拓展-4.mp4
　 234：ReviewAI工程师面试准备-1.mp4
　 223：课程拓展-1.mp4
　 227：课程拓展-5.mp4
　 225：课程拓展-3.mp4
　 231：ReviewEdward库来搭建LDA模型-2.mp4
　 230：ReviewEdward库来搭建LDA模型-1.mp4
　 200：知识图谱的应用-2.mp4
　 228：review聊天机器人项目讲解-1.mp4
　 232：review机器翻译项目讲解-1.mp4
　 235：ReviewAI工程师面试准备-2.mp4
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