人工智能Paper年度会员（NLP方向）前沿版

《深度之眼·人工智能 Paper 年度会员（NLP方向）前沿版》是一套聚焦自然语言处理（NLP）领域前沿技术与学术研究的系统学习课程，主要面向人工智能研究人员、算法工程师、研究生以及希望深入学习大语言模型和自然语言处理技术的开发者。课程以“论文精读+理论解析+代码复现+项目实践”为核心，通过系统讲解国际顶级会议和期刊中的经典论文，帮助学习者把握 NLP 技术的发展方向，提升科研能力和工程实践水平。

课程内容通常涵盖自然语言处理的发展历程、深度学习基础、词向量表示、序列建模、注意力机制以及 Transformer 架构等核心理论，为后续学习大型语言模型奠定坚实基础。针对近年来 NLP 技术的快速发展，课程还会重点分析 BERT、GPT、T5、LLaMA 等代表性模型的设计思想，深入讲解预训练、微调、指令学习以及参数高效微调等关键技术。

在论文解读部分，课程会精选国际顶级会议（如 ACL、EMNLP、NAACL、NeurIPS、ICLR、ICML 等）中的高质量论文，由讲师从研究背景、创新点、模型结构、实验设计以及应用价值等多个角度进行详细解析，并结合代码实现帮助学员理解论文中的核心算法与实现细节，提高阅读英文论文和复现算法的能力。

课程还会围绕当前热门的大模型技术展开，例如检索增强生成（RAG）、智能体（Agent）、提示词工程（Prompt Engineering）、上下文学习（In-Context Learning）、多模态大模型、知识编辑以及模型对齐等内容，使学习者能够紧跟人工智能技术的发展趋势。同时，也会介绍 Hugging Face、PyTorch、Transformers 等主流深度学习工具的使用方法，帮助学员快速完成模型训练、推理和部署。

为了增强实践能力，课程通常配套多个实验项目，包括文本分类、命名实体识别、机器翻译、文本摘要、问答系统、情感分析以及大模型应用开发等，通过完整的案例演示算法训练、模型优化和效果评估流程，让理论知识能够真正落地应用。

此外，年度会员课程通常会持续更新最新论文解读和热点专题，随着 NLP 技术的发展不断补充新的学习内容，使学习者能够长期关注人工智能领域的最新研究成果，了解学术界和工业界的发展动态。

总体来看，《深度之眼·人工智能 Paper 年度会员（NLP方向）前沿版》是一套兼顾理论深度与实践能力培养的高质量课程，既适合希望提升科研水平的学生和研究人员，也适合从事 AI 算法开发、大模型应用开发和自然语言处理工作的工程师，对于系统学习 NLP 前沿技术和把握人工智能发展趋势具有较高的学习价值。

课程截图：

课程目录：

深度之眼-人工智能Paper年度会员（NLP方向）前沿版/
│ ├── 19、强化学习》/
│ │ ├── 19、强化学习》178、12IntrinsicMotivation-06-DIAYN泛读_14604_1013【整理耗时‖免费分享 】.mkv (52.49 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》177、12IntrinsicMotivation-05-VIC泛读.mkv (42.79 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》158、10SAC-11-算法细节_14604_3025【整理耗时‖免费提供 】.mkv (21.65 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》99、06PPO-17-算法之外的技巧.mkv (67.50 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》98、06PPO-16-代码运行结果.mkv (53.29 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》95、06PPO-13-计算Loss Function.mkv (84.82 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》97、06PPO-15-代码结构.mkv (56.48 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》96、06PPO-14-拓展到连续型action空间_14604_5618【耗费时间整理‖免费分享 】.mkv (48.15 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》91、06PPO-09-算法分析.mkv (48.48 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》92、06PPO-10-实验结果分析.mkv (41.03 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》94、06PPO-12-代码部分结构_14604_4583【花费时间整理‖免费分享 】.mkv (17.98 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》90、06PPO-08-Advantage Function.mkv (32.94 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》88、06PPO-06-Clipped Surrogate Loss_14604_8816【耗费时间整理‖免费分享 】.mkv (56.53 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》89、06PPO-07-Adaptive KL_14604_4650【整理不易‖关注公众号 获取更多】.mkv (39.92 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》85、06PPO-03-论文泛读.mkv (45.84 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》81、05REINFORCE-13-代码结构_14604_1059【整理分享‖关注公众号 】.mkv (68.42 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》82、05REINFORCE-14-运行结果分析.mkv (77.23 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》84、06PPO-02-研究背景_14604_1528【耗费时间整理‖免费分享 】.mkv (15.88 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》83、06PPO-01-开场白.mkv (17.09 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》80、05REINFORCE-12-主体循环.mkv (41.88 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》78、05REINFORCE-10-网络结构设计.mkv (93.26 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》79、05REINFORCE-11-数据处理_14604_6751【整理不易‖关注公众号 获取更多】.mkv (24.92 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》77、05REINFORCE-09-代码部分结构.mkv (15.32 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》75、05REINFORCE-07-核心定理证明_14604_5531【整理分享‖关注公众号 】.mkv (111.91 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》74、05REINFORCE-06-算法核心思想.mkv (97.79 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》73、05REINFORCE-05-论文定理理解_14604_6580【资源整理‖公众号 】.mkv (138.67 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》70、05REINFORCE-02-论文泛读_14604_1827【精心整理‖更多资源关注 】.mkv (26.61 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》71、05REINFORCE-03-背景知识补充_14604_8072【整理耗时‖免费提供 】.mkv (26.73 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》93、06PPO-11-本届回顾下节预告.mkv (7.62 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》67、04QRDQN-10-code2_14604_4223【整理分享‖关注公众号 】.mkv (141.69 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》69、05REINFORCE-01-开场白及研究背景介绍_14604_5485【整理耗时‖免费提供 】.mkv (21.22 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》64、04QRDQN-07-理论证明2.mkv (186.96 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》68、04QRDQN-11-code3.mkv (49.55 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》87、06PPO-05-论文精读结构介绍_14604_6439【资源整理‖公众号 】.mkv (7.14 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》86、06PPO-04-本节回顾下节预告_14604_2868【整理耗时‖免费分享 】.mkv (5.29 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》66、04QRDQN-09-code1.mkv (9.30 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》63、04QRDQN-06-理论证明1_14604_1521【整理耗时‖免费分享 】.mkv (24.20 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》61、04QRDQN-04-新的分布更新思路、估计分位数_14604_8124【资源整理‖公众号 】.mkv (69.97 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》62、04QRDQN-05-QRDQN算法讲解、实验结果与分析_14604_7205【耗时整理‖免费分享 】.mkv (68.08 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》60、04QRDQN-03-回顾C51_14604_3200【整理分享‖关注公众号 】.mkv (25.66 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》57、03C51-18-实验结果_14604_1235【耗费时间整理‖免费分享 】.mkv (24.17 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》58、04QRDQN-01-研究背景、意义及补充知识介绍_14604_7159【精心整理‖更多资源关注 】.mkv (18.97 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》59、04QRDQN-02-论文泛读、摘要、框架讲解.mkv (31.41 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》54、03C51-15-分布更新单个样本_14604_2458【整理分享‖关注公众号 】.mkv (95.67 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》56、03C51-17-Pytorch MiniBatch分布更新_14604_8674【整理耗时‖免费分享 】.mkv (37.73 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》55、03C51-16-MiniBatch分布更新.mkv (82.73 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》76、05REINFORCE-08-下节预告.mkv (5.29 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》53、03C51-14-算法部分结构一览_14604_6499【整理分享‖关注公众号 】.mkv (38.40 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》72、05REINFORCE-04-下节预告.mkv (5.11 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》52、03C51-13-代码部分介绍_14604_6645【整理分享‖关注公众号 】.mkv (17.38 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》50、03C51-11-定理1证明.mkv (208.82 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》51、03C51-12-其余理论部分及总结_14604_4254【整理耗时‖免费分享 】.mkv (55.31 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》49、03C51-10-引理1证明.mkv (127.20 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》47、03C51-08-实验结果及分析_14604_2628【免费分享‖获取更多关注公众号 】.mkv (99.06 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》48、03C51-09-引理2引理3证明.mkv (17.21 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》65、04QRDQN-08-上节回顾和下节预告.mkv (4.94 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》46、03C51-07-算法分析.mkv (51.27 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》44、03C51-05-分布更新 BellmanEquation BellmanOperator.mkv (42.10 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》45、03C51-06-BellmanOptimalOperator.mkv (96.91 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》43、03C51-04-论文泛读.mkv (71.36 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》41、03C51-02-背景知识补充01_14604_8715【花费时间整理‖免费分享 】.mkv (58.28 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》42、03C51-03-背景知识补充02.mkv (19.67 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》40、03C51-01-研究成果及意义_14604_4344【整理不易‖关注公众号 获取更多】.mkv (20.37 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》39、02DQN改进-19-代码总览及实验结果.mkv (68.89 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》37、02DQN改进-17-ReplayBuffer02_14604_9100【免费分享‖获取更多关注公众号 】.mkv (91.39 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》38、02DQN改进-18-ReplayBuffer03_14604_5853【整理不易‖关注公众号 获取更多】.mkv (69.70 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》34、02DQN改进-14-SumTree_14604_5252【整理耗时‖免费提供 】.mkv (78.63 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》36、02DQN改进-16-ReplayBuffer01.mkv (60.17 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》35、02DQN改进-15-SumTree后续及DuelStructure_14604_6643【耗费时间整理‖免费分享 】.mkv (18.42 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》33、02DQN改进-13-bisect包.mkv (16.56 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》32、02DQN改进-12-代码课整体介绍.mkv (42.68 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》31、02DQN改进-11-下节预告_14604_9720【整理耗时‖免费提供 】.mkv (10.21 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》30、02DQN改进-10-PER实验结果及DuelDQN.mkv (69.71 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》29、02DQN改进-09-PER02.mkv (155.11 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》28、02DQN改进-08-PER01.mkv (62.61 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》27、02DQN改进-07-DDQN总结_14604_1888【整理分享‖关注公众号 】.mkv (61.27 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》23、02DQN改进-03-论文泛读_14604_6852【整理分享‖关注公众号 】.mkv (96.11 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》26、02DQN改进-06-DDQN图表分析_14604_5519【整理耗时‖免费分享 】.mkv (102.16 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》25、02DQN改进-05-论文网络结构.mkv (16.52 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》19、01DQN-16-DQN核心功能实现_14604_4986【资源整理‖公众号 】.mkv (147.94 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》22、02DQN改进-02-研究背景及意义.mkv (10.63 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》21、02DQN改进-01-论文泛读开场白.mkv (32.30 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》20、01DQN-17-代码结构及实验结果分析.mkv (63.80 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》189、12IntrinsicMotivation-17-EDL精读_14604_5464【整理耗时‖免费提供 】.mkv (212.58 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》190、12IntrinsicMotivation-18-论文总结.mkv (12.52 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》18、01DQN-15-图像预处理代码_14604_7416【整理耗时‖免费提供 】.mkv (67.41 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》187、12IntrinsicMotivation-15-DIAYN精读.mkv (205.28 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》186、12IntrinsicMotivation-14-VIC精读.mkv (182.38 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》188、12IntrinsicMotivation-16-SMM精读.mkv (320.04 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》184、12-IntrinsicMotivation-12-CuriosityStudy精读.mkv (169.19 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》185、12IntrinsicMotivation-13-VIME精读.mkv (125.54 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》183、12IntrinsicMotivation-11-ICM精读_14604_5678【资源整理‖公众号 】.mkv (227.51 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》17、01DQN-14-gym介绍.mkv (82.29 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》180、12IntrinsicMotivation-08-EDL泛读_14604_4318【花费时间整理‖免费分享 】.mkv (68.45 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》179、12IntrinsicMotivation-07-SMM泛读_14604_4374【花费时间整理‖免费分享 】.mkv (51.38 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》175、12IntrinsicMotivation-03-CuriosityStudy泛读.mkv (46.42 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》176、12IntrinsicMotivation-04-VIME泛读_14604_9383【整理分享‖关注公众号 】.mkv (35.41 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》171、11AdvancedValueMethods-12-IMPALA.mkv (270.80 MB)
│ │ ├── 19、强化学习》24、02DQN改进-04-论文泛读总结及下节预告_14604_7970【资源整理‖公众号 】.mkv (7.95 MB)
│ │ └── 19、强化学习》174、12IntrinsicMotivation-02-ICM泛读_14604_6774【耗时整理‖免费分享 】.mkv (53.18 MB)
│ ├── 23 重点讲解专栏（NLP方向）/
│ │ ├── 02Paper会员（NLP）重难点论文专栏资料合集/
│ │ │ ├── 02ERNIE- Enhanced Language Representation with Informative Entities/
│ │ │ │ ├── ERNIE- Enhanced Language Representation with Informative Entities.pdf (1.72 MB)
│ │ │ │ └── 02ERNIE- Enhanced Language Representation with Informative Entities文档.png (0.48 MB)
│ │ │ ├── 01ARNOR- Attention Regularization based Noise Reduction for Distant Supervision Relation Classification/
│ │ │ │ ├── 01ARNOR- Attention Regularization based Noise Reduction for Distant Supervision Relation Classification必看.zip (1.83 MB)
│ │ │ │ └── P19-1135.pdf (0.45 MB)
│ │ │ └── 02Paper会员（NLP）重难点论文专栏资料合集必看.zip (1.83 MB)
│ │ ├── 14 重点讲解专栏（NLP方向）_【老版本】【重难点第4篇】SER第二课时：论文讲解.mp4 (137.59 MB)
│ │ ├── 13 重点讲解专栏（NLP方向）_【老版本】【重难点第4篇】SER第三课时_14604_3992【花费时间整理‖免费分享 】.mp4 (171.24 MB)
│ │ ├── 15 重点讲解专栏（NLP方向）_【老版本】【重难点第4篇】SER第四课时.mp4 (64.22 MB)
│ │ ├── 10 重点讲解专栏（NLP方向）_【老版本】【重难点第3篇】Meta-learning论文第二课时：手推公式.mp4 (143.39 MB)
│ │ ├── 12 重点讲解专栏（NLP方向）_【老版本】【重难点第4篇】SER第一课时课程导读.mp4 (44.25 MB)
│ │ ├── 11 重点讲解专栏（NLP方向）_【老版本】【重难点第3篇】Meta-learning论文第二课时：论文讲解.mp4 (34.56 MB)
│ │ ├── 09 重点讲解专栏（NLP方向）_【老版本】【重难点第3篇】Meta-learning论文第三课时_14604_8512【耗时整理‖免费分享 】.mp4 (53.11 MB)
│ │ ├── 07 重点讲解专栏（NLP方向）_【老版本】【重难点第2篇】ERNIE论文第二课：论文精读.mp4 (49.88 MB)
│ │ ├── 08 重点讲解专栏（NLP方向）_【老版本】【重难点第3篇】Meta-learning论文第一课：论文导读_14604_7922【耗费时间整理‖免费分享 】.mp4 (48.10 MB)
│ │ ├── 05 重点讲解专栏（NLP方向）_【老版本】【重难点第1篇】ARNOR论文第二课.mp4 (58.23 MB)
│ │ ├── 06 重点讲解专栏（NLP方向）_【老版本】【重难点第2篇】ERNIE论文第一课：论文导读.mp4 (36.28 MB)
│ │ ├── 04 重点讲解专栏（NLP方向）_【老版本】【重难点第1篇】ARNOR论文第一课.mp4 (36.26 MB)
│ │ ├── 03 重点讲解专栏（NLP方向）_【老版本】【第14篇】SANIL第二课时.mp4 (48.94 MB)
│ │ ├── 01 重点讲解专栏（NLP方向）_【老版本】【第13篇】Reptile_14604_9196【耗时整理‖免费分享 】.mp4 (34.81 MB)
│ │ ├── 02 重点讲解专栏（NLP方向）_【老版本】【第14篇】SANIL第一课时.mp4 (52.21 MB)
│ │ └── 23 重点讲解专栏（NLP方向）必看.png (0.48 MB)
│ ├── 19 NLP-paper 前沿论文直播讲解/
│ │ ├── 苹果/
│ │ │ ├── 07 NLP-paper 前沿论文直播讲解_第七次直播——清华本硕学长论文分享.移动版本.mp4 (92.14 MB)
│ │ │ ├── 06 NLP-paper 前沿论文直播讲解_第六场直播——向语言模型中注入数值推理能力.移动版本.mp4 (164.71 MB)
│ │ │ ├── 05 NLP-paper 前沿论文直播讲解_第五场直播——COMET.移动版本.mp4 (149.71 MB)
│ │ │ ├── 04 NLP-paper 前沿论文直播讲解_第四场直播——DSSMs：结构化语义模型.移动版本.mp4 (141.32 MB)
│ │ │ ├── 03 NLP-paper 前沿论文直播讲解_第三场直播——选择，回答和解释：基于多文档的可解释多跳阅读理解.移动版本_14604_3363【精心整理‖更多资源关注 】.mp4 (175.02 MB)
│ │ │ ├── 02 NLP-paper 前沿论文直播讲解_第二场直播——预训练模型RoBERTa.移动版本.mp4 (133.52 MB)
│ │ │ ├── 01 NLP-paper 前沿论文直播讲解_第一场直播——基于图神经网络的应用和开发（关系抽取）.移动版本_14604_1770【整理耗时‖免费分享 】.mp4 (113.10 MB)
│ │ │ └── 苹果说明.png (0.48 MB)
│ │ ├── 12 NLP-paper 前沿论文直播讲解_第十二场直播——如何快速发论文.mp4.mp4 (136.30 MB)
│ │ ├── 09 NLP-paper 前沿论文直播讲解_第九场直播——基于多跳问答的图神经网络_14604_8646【整理耗时‖免费提供 】.mp4 (264.85 MB)
│ │ ├── 11 NLP-paper 前沿论文直播讲解_第十一场直播——顶刊审稿人教你发论文小tips.mp4_14604_3459【耗费时间整理‖免费分享 】.mp4 (343.73 MB)
│ │ ├── 10 NLP-paper 前沿论文直播讲解_第十场直播——中科院博士详解对话系统前沿论文.mp4_14604_8571【耗费时间整理‖免费分享 】.mp4 (112.70 MB)
│ │ ├── 07 NLP-paper 前沿论文直播讲解_第七次直播——清华本硕学长论文分享_14604_4356【整理分享‖关注公众号 】.mp4 (92.14 MB)
│ │ ├── 08 NLP-paper 前沿论文直播讲解_第八场直播——全感知注意力融合在机器阅读理解中的应用.mp4 (237.04 MB)
│ │ ├── 06 NLP-paper 前沿论文直播讲解_第六场直播——向语言模型中注入数值推理能力_14604_2799【整理不易‖关注公众号 获取更多】.mp4 (164.71 MB)
│ │ ├── 04 NLP-paper 前沿论文直播讲解_第四场直播——DSSMs：结构化语义模型.mp4 (141.32 MB)
│ │ ├── 05 NLP-paper 前沿论文直播讲解_第五场直播——COMET.mp4 (149.71 MB)
│ │ ├── 03 NLP-paper 前沿论文直播讲解_第三场直播——选择，回答和解释：基于多文档的可解释多跳阅读理解.mp4 (175.02 MB)
│ │ ├── 02 NLP-paper 前沿论文直播讲解_第二场直播——预训练模型RoBERTa_14604_6406【花费时间整理‖免费分享 】.mp4 (133.52 MB)
│ │ ├── 01 NLP-paper 前沿论文直播讲解_第一场直播——基于图神经网络的应用和开发（关系抽取_14604_6361【整理耗时‖免费分享 】.mp4 (113.10 MB)
│ │ └── 19 NLP-paper 前沿论文直播讲解必看.zip (1.83 MB)
│ ├── 24 推荐阅读专栏（NLP方向）/
│ │ ├── 16 预训练直播答疑.mp4 (133.03 MB)
│ │ ├── 17 NLP直播答疑_2022-10-13_09-56-49_14604_2242【资源整理‖公众号 】.mp4 (50.83 MB)
│ │ ├── 15 NLP baseline直播答疑_2022-10-13_09-56-20.mp4 (151.72 MB)
│ │ ├── 14 NLP baseline直播答疑_2022-10-13_09-56-03_14604_2025【耗时整理‖免费分享 】.mp4 (128.47 MB)
│ │ ├── 13 NLP直播答疑_2022-10-13_09-55-44_14604_3444【免费分享‖获取更多关注公众号 】.mp4 (170.08 MB)
│ │ ├── 12 NLP直播答疑.mp4 (67.09 MB)
│ │ ├── 10 NLP Baseline 直播答疑.mp4 (151.94 MB)
│ │ ├── 11 NLP baseline直播答疑_2022-10-13_09-55-07.mp4 (76.88 MB)
│ │ ├── 09 NLP Baseline直播答疑.mp4 (184.48 MB)
│ │ ├── 07 直播答疑_2022-10-13_09-53-12.mp4 (76.73 MB)
│ │ ├── 08 GAN专题直播答疑.mp4 (62.47 MB)
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│ ├── 19 15 NLP-推荐系统/
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│ │ ├── 10 15 NLP-推荐系统_10. DAT泛读_14604_4589【精心整理‖更多资源关注 】.mp4 (85.70 MB)
│ │ ├── 11 15 NLP-推荐系统_11. DAT精读_14604_9897【耗时整理‖免费分享 】.mp4 (56.01 MB)
│ │ ├── 08 15 NLP-推荐系统_8. PLE精读_14604_5222【资源整理‖公众号 】.mp4 (71.64 MB)
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│ │ ├── 03 15 NLP-推荐系统_3. CAN代码项目实践_14604_2041【免费分享‖获取更多关注公众号 】.mp4 (118.64 MB)
│ │ ├── 01 15 NLP-推荐系统_1. CAN泛读_14604_1379【耗时整理‖免费分享 】.mp4 (130.39 MB)
│ │ ├── 02 15 NLP-推荐系统_2. CAN精读_14604_4685【整理耗时‖免费提供 】.mp4 (105.90 MB)
│ │ └── 19 15 NLP-推荐系统说明.zip (1.83 MB)
│ ├── 17 13 NLP-阅读理解/
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│ │ ├── 52 13 NLP-阅读理解_05-xlnet_7_1_预测第一部分. (1).mp4 (78.84 MB)
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│ │ ├── 47 13 NLP-阅读理解_05-xlnet_4_数据处理overview. (1).mp4 (16.13 MB)
│ │ ├── 46 13 NLP-阅读理解_05-xlnet_3_代码overview. (1_14604_4783【花费时间整理‖免费分享 】.mp4 (50.09 MB)
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│ │ ├── 44 13 NLP-阅读理解_05-xlnet_2_1_论文模型第一部分. (1_14604_4873【免费分享‖获取更多关注公众号 】.mp4 (80.27 MB)
│ │ ├── 43 13 NLP-阅读理解_05-xlnet_1_2_研究背景第二部分. (1).mp4 (52.07 MB)
│ │ ├── 41 13 NLP-阅读理解_04-adv_6_预测部分. (1_14604_7620【资源整理‖公众号 】.mp4 (86.65 MB)
│ │ ├── 42 13 NLP-阅读理解_05-xlnet_1_1_研究背景第一部分. (1).mp4 (41.28 MB)
│ │ ├── 38 13 NLP-阅读理解_04-adv_4_数据处理. (1).mp4 (108.83 MB)
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│ │ ├── 34 13 NLP-阅读理解_04-adv_2_1_模型和实验. (1).mp4 (74.73 MB)
│ │ ├── 32 13 NLP-阅读理解_04-adv_1_1_研究背景. (1).mp4 (43.79 MB)
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│ │ ├── 30 13 NLP-阅读理解_03-pgnet_6_1_预测第一部分. (1).mp4 (122.59 MB)
│ │ ├── 29 13 NLP-阅读理解_03-pgnet_5_2_train第二部分. (1_14604_3042【整理不易‖关注公众号 获取更多】.mp4 (155.77 MB)
│ │ ├── 31 13 NLP-阅读理解_03-pgnet_6_2_预测第二部分. (1).mp4 (60.96 MB)
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│ │ ├── 28 13 NLP-阅读理解_03-pgnet_5_1_train第一部分. (1).mp4 (34.74 MB)
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│ │ ├── 第8话 3-1 统计语言模型简介与案例实现_14603_5610【整理不易‖关注公众号 获取更多】.mp4 (186.74 MB)
│ │ ├── 第9话 3-2 语言模型任务评估.mp4 (83.72 MB)
│ │ ├── 第7话 2-4 文本的向量化表示与案例实现.mp4 (77.71 MB)
│ │ ├── 第6话 2-3 特征输入_14603_2358【免费分享‖获取更多关注公众号 】.mp4 (114.82 MB)
│ │ ├── 第5话 2-2 NLP问题中的特征_14603_2420【整理耗时‖免费提供 】.mp4 (66.57 MB)
│ │ ├── 第4话 2-1 预备知识_14603_3001【资源整理‖公众号 】.mp4 (59.80 MB)
│ │ ├── 第23话 5-6 HMM代码实现.mp4 (140.16 MB)
│ │ ├── 第2话 1-1 前言.mp4 (135.50 MB)
│ │ ├── 第3话 1-2 研究方向概述_14603_1541【整理耗时‖免费提供 】.mp4 (106.41 MB)
│ │ ├── 第22话 5-5 HMM预测.mp4 (95.03 MB)
│ │ ├── 第21话 5-4 HMM训练.mp4 (60.32 MB)
│ │ ├── 第20话 5-3 HMM样本生成.mp4 (100.75 MB)
│ │ ├── 第19话 5-2 HMM模型简介_14603_9137【整理不易‖关注公众号 获取更多】.mp4 (103.08 MB)
│ │ ├── 第1话 认识NLP算法工程师_14603_7580【耗时整理‖免费分享 】.mp4 (128.51 MB)
│ │ ├── 第14话 4-3 word2vec项目实战展示_14603_5687【整理不易‖关注公众号 获取更多】.mp4 (83.85 MB)
│ │ ├── 第17话 4-6 RNN模型原理 代码复现与实战.mp4 (156.21 MB)
│ │ ├── 第18话 5-1 HMM序列标注.mp4 (45.71 MB)
│ │ ├── 第13话 4-2 word2vec代码复现.mp4 (210.11 MB)
│ │ ├── 第16话 4-5 MLP模型与实战_14603_3722【花费时间整理‖免费分享 】.mp4 (114.27 MB)
│ │ ├── 第15话 4-4 BERT使用实战讲解.mp4 (122.72 MB)
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│ │ ├── 第10话 3-3 神经语言模型简介与代码实现_14603_8351【精心整理‖更多资源关注 】.mp4 (194.18 MB)
│ │ ├── 第11话 3-4 预训练的词表示及其使用实例_14603_4767【耗费时间整理‖免费分享 】.mp4 (60.33 MB)
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│ │ ├── 04 自监督_无监督_2.1 simclr-论文精读_14603_6333【花费时间整理‖免费分享 】.mp4 (226.41 MB)
│ │ ├── 05 自监督_无监督_2.2 sinclr-论文精讲_14603_1818【耗时整理‖免费分享 】.mp4 (95.10 MB)
│ │ ├── 02 自监督_无监督_1.2 MOCO论文精读_14603_4982【资源整理‖公众号 】.mp4 (85.04 MB)
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