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内容详情：97丨基于神经网络的依存分析算法.mp4 99丨SemanticParsing基础：SemanticParsing的任务是什么？.mp4 98丨树神经网络：如何采用TreeLSTM和其它拓展方法？.mp4 94丨依存分析和UniversalDepdencyRelattions.mp4 95丨Stanza使用.mp4 96丨ShiftReduce算法.mp4 91丨Few-shotLearning：是否有更好的利用不同任务的方法？.mp4 93丨依存分析和SemanticParsing概述.mp4 92丨半监督学习：如何让没有标注的数据也派上用场？.mp4 89丨多任务训练：如何利用多任务训练来提升效果？.mp4 90丨DomainAdaptation：如何利用其它有标注语料来提升效果？.mp4 88丨训练预语言模型.mp4 87丨其他Embedding的训练：还有哪些Embedding方法？.mp4 85丨长文本分类：截取、关键词拼接和预测平均.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 86丨VirtualAdverserialTraining：如何减少一般对抗训练难收敛的问题并提高结果的鲁棒性？.mp4 81丨UDA：一种系统的数据扩充框架.mp4 83丨底层模型拼接：如何让不同的语言模型融合在一起从而达到更好的效果？.mp4 79丨多重loss的方式：如何使用多重loss来提高模型准确率？.mp4 82丨LabelSmoothing和LogitSqueezing.mp4 80丨数据扩充的基本方法：如何从少部分数据中扩充更多的数据并避免过拟合？.mp4 77丨优化器：Adam和AdamW.mp4 75丨深度迁移学习模型的微调：TensorFlowBERT代码简析.mp4 78丨优化器：Lookahead，Radam和Lamb.mp4 73丨...等。
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