网易云课堂-知识图谱实战系列Python版

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93 感受野的作用 .mp4 20.8MB

92 残差网络Resnet .mp4 23.3MB

91 VGG网络架构 .mp4 13.6MB

90 整体网络架构 .mp4 12.3MB

89 池化层的作用 .mp4 8.9MB

88 特征图尺寸计算与参数共享 .mp4 15.3MB

87 边缘填充方法 .mp4 25.5MB

86 步长与卷积核大小对结果的影响 .mp4 28.6MB

85 得到特征图表示 .mp4 28.1MB

84 卷积特征值计算方法 .mp4 15.8MB

83 卷积的作用 .mp4 17.5MB

82 卷积神经网络应用领域 .mp4 15.7MB

81 TeacherForcing的作用与训练策略 .mp4 12.6MB

80 加入attention的序列模型整体架构 .mp4 15.8MB

79 注意力机制的作用 .mp4 11.1MB

78 工作原理概述 .mp4 6.7MB

77 序列网络模型概述分析 .mp4 21.8MB

76 RNN网络模型解读 .mp4 18.9MB

75 整体项目总结 .mp4 40.2MB

74 图匹配模块计算流程 .mp4 95.7MB

73 基于拓扑结构组合关键点特征 .mp4 40.5MB

72 邻接矩阵学习与更新 .mp4 33.4MB

71 mask矩阵的作用 .mp4 27.4MB

70 初始化图卷积模型 .mp4 24.2MB

69 阶段监督训练 .mp4 49.5MB

68 得到一阶段热度图结果 .mp4 26.9MB

67 局部特征准备方法 .mp4 30.7MB

66 数据集与环境配置概述 .mp4 29.4MB

65 整体算法框架分析 .mp4 16.4MB

64 图匹配在行人重识别中的作用 .mp4 12.7MB

63 图卷积模块实现方法 .mp4 18.2MB

62 基于图卷积构建人体拓扑关系 .mp4 20.1MB

61 局部特征热度图计算 .mp4 32.5MB

60 图卷积与匹配的作用 .mp4 28.3MB

59 关键点位置特征构建 .mp4 14.9MB

58 Hard-Negative方法应用 .mp4 37.8MB

57 triplet损失计算实例 .mp4 18.0MB

56 map值计算方法 .mp4 11.2MB

55 评估标准rank1指标 .mp4 9.7MB

54 挑战与困难分析 .mp4 25.7MB

53 行人重识别要解决的问题 .mp4 21.9MB

52 医疗数据集糖尿病实体识别 .mp4 47.7MB

51 训练网络模型 .mp4 27.6MB

50 输入样本填充补齐 .mp4 55.2MB

49 数据-标签-语料库处理 .mp4 26.5MB

48 整体模型架构 .mp4 10.7MB

47 数据与任务介绍 .mp4 15.8MB

46 图中联系人特征 .mp4 152.2MB

45 app安装特征 .mp4 82.5MB

44 各项统计特征 .mp4 28.9MB

43 deepwalk构建图顶点特征 .mp4 34.8MB

42 节点权重特征提取PageRank .mp4 24.1MB

41 图模型信息提取 .mp4 19.8MB

40 竞赛任务目标 .mp4 43.7MB

39 设计规则完成关系抽取 .mp4 33.2MB

38 语义角色构建与分析 .mp4 101.7MB

37 句法分析结果整理 .mp4 26.5MB

36 依存句法概述 .mp4 18.8MB

35 得到分词与词性标注结果 .mp4 27.9MB

34 pyltp安装与流程演示 .mp4 88.5MB

33 LTP工具包概述介绍 .mp4 111.8MB

32 关系抽取要完成的任务演示与分析 .mp4 12.3MB

31 完成对话系统构建 .mp4 72.4MB

30 实体关键词字典制作 .mp4 50.2MB

29 加载所有实体数据 .mp4 25.1MB

28 打造医疗知识图谱模型 .mp4 38.0MB

27 创建关系边 .mp4 26.4MB

26 提取数据中的关键字段信息.mp4 59.4MB

25 环境配置与所需工具包安装 .mp4 20.4MB

24 任务流程概述 .mp4 69.3MB

23 医疗数据介绍及其各字段含义 .mp4 59.8MB

22 项目概述与整体架构分析 .mp4 76.6MB

21 根据给定实体创建关系 .mp4 32.1MB

20 在图中创建实体 .mp4 27.7MB

19 提取所需的指标信息 .mp4 32.7MB

18 使用Py2neo建立连接 .mp4 27.4MB

17 数据库更改查询操作演示 .mp4 19.4MB

16 创建与删除操作演示 .mp4 18.7MB

15 可视化例子演示 .mp4 29.1MB

14 Neo4j数据库安装流程演示 .mp4 52.3MB

13 Neo4j图数据库介绍 .mp4 32.9MB

12 图谱知识融合与总结分析 .mp4 33.8MB

11 视觉领域图编码实例 .mp4 15.0MB

10 金融领域图编码实例 .mp4 14.8MB

09 graph-embedding的作用与效果 .mp4 18.8MB

08 常用NLP技术点分析 .mp4 27.5MB

07 数据关系抽取分析 .mp4 18.5MB

06 数据获取分析 .mp4 54.3MB

05 金融与推荐领域的应用 .mp4 15.1MB

04 知识图谱在医疗领域应用实例 .mp4 50.3MB

03 知识图谱在搜索引擎中的应用 .mp4 18.4MB

02 知识图谱通俗解读 .mp4 14.4MB

额外补充

第一二章知识图谱介绍及其应用领域分析

第十章基于拓扑图的行人重识别项目实战

第三章Neo4j数据库实战

第七章金融平台风控模型实践

第六章文本关系抽取实践

第九章基于图模型的行人重识别架构分析

第八章医学糖尿病数据命名实体识别

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