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            总大小:3.0 GB
├—第10讲. 深度学习CTR预估模型:要解决的几个关键问题.mp4 26.3 MB
├—第11讲. 离散特征如何让DNN可以处理?(1).mp4 36.0 MB
├—第12讲. 离散特征如何让DNN可以处理?(2).mp4 41.4 MB
├—第13讲. 典型网络融合结构之一:并行结构.mp4 33.4 MB
├—第14讲. 典型网络融合结构之二:串行结构.mp4 37.0 MB
├—第15讲. 模型训练与优化.mp4 42.7 MB
├—第16讲. 互联网公司深度学习CTR案例:Google(1).mp4 70.0 MB
├—第17讲. 互联网公司深度学习CTR案例:Google(2).mp4 64.8 MB
├—第18讲. 互联网公司深度学习CTR案例:阿里巴巴.mp4 75.8 MB
├—第19讲. 互联网公司深度学习CTR案例:京东商城.mp4 52.4 MB
├—第1讲. 深度学习在各个领域的成功.mp4 62.0 MB
├—第20讲. 如何定义图像理解?.mp4 39.0 MB
├—第21讲. 图像理解有哪些研究内容?.mp4 76.1 MB
├—第22讲. 传统图像理解技术:图像分类的问题描述.mp4 42.0 MB
├—第23讲. 传统图像理解技术:图像分类的基本方法(1).mp4 62.7 MB
├—第24讲. 传统图像理解技术:图像分类的基本方法(2).mp4 62.9 MB
├—第25讲. 传统图像理解技术:图像分类的基本方法(3).mp4 32.9 MB
├—第26讲. 传统图像理解技术:图像搜索系统(1).mp4 44.9 MB
├—第27讲. 传统图像理解技术:图像搜索系统(2).mp4 30.1 MB
├—第28讲. 传统图像理解技术:图像搜索系统(3).mp4 28.2 MB
├—第29讲. 深度学习的基础模块.mp4 89.6 MB
├—第2讲. 当深度学习遇到CTR预估.mp4 64.0 MB
├—第30讲. 深度学习的模型设计.mp4 96.5 MB
├—第31讲. 深度学习的训练技巧.mp4 69.3 MB
├—第32讲. 深度学习图像理解技术:图像分类框架.mp4 68.4 MB
├—第33讲. 深度学习图像理解技术:模型加速与优化.mp4 26.2 MB
├—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 29.1 MB
├—第35讲. 图像理解进阶.mp4 22.9 MB
├—第36讲. 知识图谱是什么?对我们有何帮助?.mp4 54.8 MB
├—第37讲. 知识图谱的发展回顾.mp4 100.3 MB
├—第38讲. 知识图谱为什么火了?.mp4 39.3 MB
├—第39讲. 知识图谱小结.mp4 40.5 MB
├—第3讲. 传统主流CTR预估方法:线性模型.mp4 50.9 MB
├—第40讲. 知识图谱的生命周期与技术难点.mp4 60.3 MB
├—第41讲. 构建领域知识图谱的挑战与解决方案.mp4 50.2 MB
├—第42讲. 基于非结构化数据的知识抽取.mp4 25.1 MB
├—第43讲. 基于非结构化数据的知识抽取:实体识别.mp4 71.7 MB
├—第45讲. 基于非结构化数据的知识抽取:事件抽取.mp4 52.9 MB
├—第46讲. 基于结构化数据的知识抽取.mp4 18.1 MB
├—第47讲. 知识融合与质量评估.mp4 52.8 MB
├—第48讲. 知识图谱管理之数据模型介绍.mp4 107.9 MB
├—第49讲. 知识图谱管理:图谱存储.mp4 42.0 MB
├—第4讲. 传统主流CTR预估方法:FM模型.mp4 20.3 MB
├—第50讲. 知识计算推理.mp4 62.5 MB
├—第51讲. 基于符号的知识表示与推理:谓词逻辑.mp4 82.1 MB
├—第52讲. 基于符号的知识表示与推理:Semantic Net.mp4 36.3 MB
├—第53讲. 基于符号的知识表示与推理:Frame.mp4 56.7 MB
├—第54讲. 基于符号的知识表示与推理:Script.mp4 27.9 MB
├—第55讲. 基于符号的知识表示与推理:语义网络.mp4 59.8 MB
├—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 59.0 MB
├—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 53.5 MB
├—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 68.0 MB
├—第59讲. 基于图计算的挖掘分析.mp4 54.9 MB
├—第5讲. 传统主流CTR预估方法:GBDT模型.mp4 58.7 MB
├—第60讲. 知识图谱的行业应用.mp4 91.3 MB
├—第6讲. 深度学习基础模型:前向神经网络(MLP).mp4 56.0 MB
├—第7讲. 深度学习基础模型:CNN.mp4 50.7 MB
├—第8讲. 深度学习基础模型:RNN.mp4 27.1 MB
├—第9讲. 深度学习基础模型:LSTM.mp4 23.8 MB
                

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商品名称: 43 深度学习应用实践60讲


商品id:4953

发布人:mp624183768


分类名称: 程序员


发布时间:2019年10月08日

修改时间:2019年10月08日

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