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第11讲. 离散特征如何让DNN可以处理?(1).mp4
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36.04 MB |
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第12讲. 离散特征如何让DNN可以处理?(2).mp4
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第13讲. 典型网络融合结构之一:并行结构.mp4
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33.38 MB |
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第16讲. 互联网公司深度学习CTR案例:Google(1).mp4
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70.01 MB |
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第17讲. 互联网公司深度学习CTR案例:Google(2).mp4
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64.78 MB |
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第18讲. 互联网公司深度学习CTR案例:阿里巴巴.mp4
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75.79 MB |
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第19讲. 互联网公司深度学习CTR案例:京东商城.mp4
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第1讲. 深度学习在各个领域的成功.mp4
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第21讲. 图像理解有哪些研究内容?.mp4
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第22讲. 传统图像理解技术:图像分类的问题描述.mp4
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第23讲. 传统图像理解技术:图像分类的基本方法(1).mp4
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第24讲. 传统图像理解技术:图像分类的基本方法(2).mp4
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62.92 MB |
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第25讲. 传统图像理解技术:图像分类的基本方法(3).mp4
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第26讲. 传统图像理解技术:图像搜索系统(1).mp4
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第27讲. 传统图像理解技术:图像搜索系统(2).mp4
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第28讲. 传统图像理解技术:图像搜索系统(3).mp4
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第29讲. 深度学习的基础模块.mp4
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第30讲. 深度学习的模型设计.mp4
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第31讲. 深度学习的训练技巧.mp4
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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
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第35讲. 图像理解进阶.mp4
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第36讲. 知识图谱是什么?对我们有何帮助?.mp4
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第37讲. 知识图谱的发展回顾.mp4
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第38讲. 知识图谱为什么火了?.mp4
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第3讲. 传统主流CTR预估方法:线性模型.mp4
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50.91 MB |
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第40讲. 知识图谱的生命周期与技术难点.mp4
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第41讲. 构建领域知识图谱的挑战与解决方案.mp4
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50.15 MB |
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第47讲. 知识融合与质量评估.mp4
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第48讲. 知识图谱管理之数据模型介绍.mp4
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第49讲. 知识图谱管理:图谱存储.mp4
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第50讲. 知识计算推理.mp4
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第53讲. 基于符号的知识表示与推理:Frame.mp4
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第54讲. 基于符号的知识表示与推理:Script.mp4
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第55讲. 基于符号的知识表示与推理:语义网络.mp4
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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
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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
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67.99 MB |
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第59讲. 基于图计算的挖掘分析.mp4
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54.91 MB |
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第5讲. 传统主流CTR预估方法:GBDT模型.mp4
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第60讲. 知识图谱的行业应用.mp4
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91.32 MB |
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第6讲. 深度学习基础模型:前向神经网络(MLP).mp4
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56.04 MB |
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第8讲. 深度学习基础模型:RNN.mp4
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27.09 MB |
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第9讲. 深度学习基础模型:LSTM.mp4
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23.84 MB |
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