【极客】深度学习应用实践60讲-完结

小七学习网,助您升职加薪,遇问题可联系:客服微信【1601371900】 备注:来自网站

第1讲. 深度学习在各个领域的成功.mp4 第2讲. 当深度学习遇到CTR预估.mp4 第3讲. 传统主流CTR预估方法:线性模型.mp4 第4讲. 传统主流CTR预估方法:FM模型.mp4 第5讲. 传统主流CTR预估方法:GBDT模型.mp4 第6讲. 深度学习基础模型:前向...

第1讲. 深度学习在各个领域的成功.mp4
第2讲. 当深度学习遇到CTR预估.mp4
第3讲. 传统主流CTR预估方法:线性模型.mp4
第4讲. 传统主流CTR预估方法:FM模型.mp4
第5讲. 传统主流CTR预估方法:GBDT模型.mp4
第6讲. 深度学习基础模型:前向神经网络(MLP).mp4
第7讲. 深度学习基础模型:CNN.mp4
第8讲. 深度学习基础模型:RNN.mp4
第9讲. 深度学习基础模型:LSTM.mp4
第10讲. 深度学习CTR预估模型:要解决的几个关键问题.mp4
第11讲. 离散特征如何让DNN可以处理?(1).mp4
第12讲. 离散特征如何让DNN可以处理?(2).mp4
第14讲. 典型网络融合结构之二:串行结构.mp4
第15讲. 模型训练与优化.mp4
第16讲. 互联网公司深度学习CTR案例:Google(1).mp4
第17讲. 互联网公司深度学习CTR案例:Google(2).mp4
第18讲. 互联网公司深度学习CTR案例:阿里巴巴.mp4
第19讲. 互联网公司深度学习CTR案例:京东商城.mp4
第20讲. 如何定义图像理解?.mp4
第21讲. 图像理解有哪些研究内容?.mp4
第22讲. 传统图像理解技术:图像分类的问题描述.mp4
第23讲. 传统图像理解技术:图像分类的基本方法(1).mp4
第24讲. 传统图像理解技术:图像分类的基本方法(2).mp4
第25讲. 传统图像理解技术:图像分类的基本方法(3).mp4
第26讲. 传统图像理解技术:图像搜索系统(1).mp4
第27讲. 传统图像理解技术:图像搜索系统(2).mp4
第28讲. 传统图像理解技术:图像搜索系统(3).mp4
第29讲. 深度学习的基础模块.mp4
第30讲. 深度学习的模型设计.mp4
第31讲. 深度学习的训练技巧.mp4
第32讲. 深度学习图像理解技术:图像分类框架.mp4
第33讲. 深度学习图像理解技术:模型加速与优化.mp4
第34讲. 深度学习图像理解技术:物体检测分割与图像分类应用场景.mp4
第35讲. 图像理解进阶.mp4
第36讲. 知识图谱是什么?对我们有何帮助?.mp4
第37讲. 知识图谱的发展回顾.mp4
第38讲. 知识图谱为什么火了?.mp4
第39讲. 知识图谱小结.mp4
第40讲. 知识图谱的生命周期与技术难点.mp4
第41讲. 构建领域知识图谱的挑战与解决方案.mp4
第42讲. 基于非结构化数据的知识抽取.mp4
第43讲. 基于非结构化数据的知识抽取:实体识别.mp4
第45讲. 基于非结构化数据的知识抽取:事件抽取.mp4
第46讲. 基于结构化数据的知识抽取.mp4
第47讲. 知识融合与质量评估.mp4
第48讲. 知识图谱管理之数据模型介绍.mp4
第49讲. 知识图谱管理:图谱存储.mp4
第50讲. 知识计算推理.mp4
第51讲. 基于符号的知识表示与推理:谓词逻辑.mp4
第52讲. 基于符号的知识表示与推理:Semantic Net.mp4
第53讲. 基于符号的知识表示与推理:Frame.mp4
第54讲. 基于符号的知识表示与推理:Script.mp4
第55讲. 基于符号的知识表示与推理:语义网络.mp4
第56讲. 基于分布式语义的知识表示与推理 张量分解模型.mp4
第57讲. 基于分布式语义的知识表示与推理 基于翻译的模型TransE.mp4
第58讲. 基于分布式语义的知识表示与推理 神经网络模型.mp4
第59讲. 基于图计算的挖掘分析.mp4
第60讲. 知识图谱的行业应用.mp4

小七学习网,助您升职加薪,遇问题可联系:客服微信【1601371900】 备注:来自网站

免责声明: 1、本站信息来自网络,版权争议与本站无关 2、本站所有主题由该帖子作者发表,该帖子作者与本站享有帖子相关版权 3、其他单位或个人使用、转载或引用本文时必须同时征得该帖子作者和本站的同意 4、本帖部分内容转载自其它媒体,但并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责 5、用户所发布的一切软件的解密分析文章仅限用于学习和研究目的;不得将上述内容用于商业或者非法用途,否则,一切后果请用户自负。 6、您必须在下载后的24个小时之内,从您的电脑中彻底删除上述内容。 7、请支持正版软件、得到更好的正版服务。 8、如有侵权请立即告知本站(邮箱:1099252741@qq.com,备用微信:1099252741),本站将及时予与删除 9、本站所发布的一切破解补丁、注册机和注册信息及软件的解密分析文章和视频仅限用于学习和研究目的;不得将上述内容用于商业或者非法用途,否则,一切后果请用户自负。本站信息来自网络,版权争议与本站无关。您必须在下载后的24个小时之内,从您的电脑中彻底删除上述内容。如果您喜欢该程序,请支持正版软件,购买注册,得到更好的正版服务。如有侵权请邮件与我们联系处理。