【极客时间-100046401】NLP 实战高手课阿里云盘下载

注意：只展示部分的文件和文件夹 实际有155个文件

全部文件 18.9GB

【极客时间-100046401】NLP 实战高手课 18.9GB

100~ 18.7GB

160丨结束语.mp4 127.7MB

159丨Istio实例和Circuit Breaker.mp4 379.0MB

158丨Istio简介：Istio包含哪些功能？.mp4 122.1MB

157丨Kubernetes Stateful Sets.mp4 174.9MB

156丨Kubernetes灰度上线.mp4 232.7MB

155丨Kubernetes健康检查.mp4 235.4MB

154丨Kubernetes Ingress.mp4 254.0MB

153丨Kubernetes服务发现.mp4 137.0MB

152丨Kubernetes自动扩容.mp4 278.2MB

151丨Kubernetes部署实践.mp4 462.3MB

150丨Kubernetes基本概念.mp4 214.8MB

149丨Docker部署实践.mp4 342.9MB

148丨Docker简介.mp4 178.7MB

147丨微服务和Kubernetes简介.mp4 223.2MB

146丨文本校对案例学习.mp4 409.7MB

145丨Quora问题等价性案例学习：深度学习模型.mp4 365.7MB

144丨Quora问题等价性案例学习：预处理和人工特征.mp4 446.8MB

143丨TransferReinforcementLearning和Few-shotReinforcementLearning.mp4 508.3MB

142丨Model-basedReinforcementLearning.mp4 340.4MB

141丨增强学习中的探索问题.mp4 453.1MB

140丨ImitationLearning和Self-imitationLearning.mp4 429.1MB

139丨解决SparseReward的一些方法.mp4 661.0MB

138丨Reward设计的一般原则.mp4 184.9MB

137丨PPO算法.mp4 302.7MB

136丨RL训练方法RL实验的注意事项.mp4 235.7MB

135丨RL训练方法集锦：简介.mp4 279.5MB

134丨文本推荐系统和增强学习.mp4 464.3MB

133丨DeepGBM：如何用神经网络捕捉集成树模型的知识.mp4 91.3MB

132丨知识蒸馏：如何加速神经网络推理.mp4 180.4MB

131丨多模态表示学习简介.mp4 235.0MB

130丨COMAAgent之间的交流.mp4 165.6MB

129丨IMPALA：多Agent的Actor-Critic算法.mp4 276.7MB

128丨AlphaStar介绍：AlphaStar中采取了哪些技术？.mp4 326.6MB

127丨多代理增强学习概述：什么是多代理增强学习？.mp4 240.6MB

126丨使用增强学习改进组合优化的算法.mp4 446.4MB

125丨遗传算法和增强学习的结合.mp4 202.4MB

124丨Learning to optimize：是否可以让机器学到一个新的优化器.mp4 257.2MB

123丨超参数搜索：如何寻找算法的超参数.mp4 293.3MB

122丨LeNAS：如何搜索搜索space.mp4 190.3MB

121丨层次搜索法：如何在模块之间进行搜索？.mp4 179.1MB

120丨DifferentiableSearch：如何将NAS变为可微的问题.mp4 347.2MB

119丨RENAS：如何使用遗传算法和增强学习探索网络架构.mp4 425.5MB

118丨AutoML网络架构举例.mp4 554.7MB

117丨AutoML及NeuralArchitectureSearch简介.mp4 265.9MB

115丨DirectPolictyGradient：基本设定及Gumbel-trick的使用116丨DirectPolictyGradient：轨迹生成方法.mp4 959.8MB

114丨MCTS简介：如何将“推理”引入到强化学习框架中.mp4 350.8MB

113丨Gumbel-trick：如何将离散的优化改变为连续的优化问题？.mp4 230.9MB

112丨A2C和A3C：如何提升基本的PolicyGradient算法.mp4 427.5MB

111丨PolicyGradient：如何进行PolicyGradient的基本推导？.mp4 290.7MB

110丨Rainbow：如何改进Q-learning算法？.mp4 511.3MB

109丨Q-learning：如何进行Q-learning算法的推导？.mp4 1.1GB

108丨最短路问题和DijkstraAlgorithm.mp4 245.7MB

107丨增强学习的基本设定：增强学习与传统的预测性建模有什么区别？.mp4 203.0MB

105丨InductiveLogicProgramming：基本设定.mp4 433.0MB

104丨Lambda-DCS概述.mp4 332.3MB

103丨LambdaCaculus概述.mp4 139.7MB

102丨Tranx简介.mp4 282.2MB

101丨ASDL和AST.mp4 173.3MB

100丨WikiSQL任务简介.mp4 291.3MB

01-99 268.2MB

99丨SemanticParsing基础：SemanticParsing的任务是什么？.mp4 268.2MB