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内容详情：53丨神经网络的构建：GatingMechanism和Attention.mp4 58丨神经网络的训练：学习率和Warm-up.mp4 67丨模型融合基础：如何让你所学到的模型方法一起发挥作用？.mp4 65丨图嵌入：如何将图关系纳入模型？.mp4 52丨神经网络的构建：NetworkinNetwork.mp4 54丨神经网络的构建：Memory.mp4 62丨xDeepFM：如何用神经网络处理高维的特征？.mp4 55丨神经网络的构建：ActivationFunction.mp4 61丨Transformer代码实现剖析.mp4 60丨Transformer：如何通过Transformer榨取重要变量？.mp4 59丨神经网络的训练：新的PyTorch训练框架.mp4 63丨xDeepFM的代码解析.mp4 57丨神经网络的训练：初始化.mp4 51丨健康检查：与Liveness、Readiness、Startup探测集成实现高可用.mp4 69丨挖掘自然语言中的人工特征：如何用传统的特征解决问题？.mp4 56丨神经网络的构建：Normalization.mp4 84丨上层模型拼接：如何在语言模型基础上拼接更多的模型？.mp4 88丨训练预语言模型.mp4 77丨优化器：Adam和AdamW.mp4 92丨半监督学习：如何让没有标注的数据也派上用场？.mp4 74丨深度迁移学习模型的微调：如何使用TensorFlow在TPU对模型进行微调.mp4 98丨树神经网络：如何采用TreeLSTM和其它拓展方法？.mp4 90丨DomainAdaptation：如何利用其它有标注语料来提升效果？.mp4 99丨SemanticParsing基础：SemanticParsing的任务是什么？.mp4 91丨Few-shotLearning：是否有更好的利用不同任务的方法？.mp4...等。
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