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01 课程介绍.mp4
02 知识图谱通俗解读.mp4
03 知识图谱在搜索引擎中的应用.mp4# W# Q: |" t- k% H1 N8 y
04 知识图谱在医疗领域应用实例.mp4
05 金融与推荐领域的应用.mp4
06 数据获取分析.mp4
07 数据关系抽取分析.mp4
08 常用NLP技术点分析.mp4/ k3 D9 r# c2 l' X2 k
09 graph-embedding的作用与效果.mp4
10 金融领域图编码实例.mp46 u% Q% C Z3 _/ S
11 视觉领域图编码实例.mp4
12 图谱知识融合与总结分析.mp4! }# ]6 L; e$ @# j. E
13 Neo4j图数据库介绍.mp4+ ^1 ?& K$ ~/ C% _: n5 ^
14 Neo4j数据库安装流程演示.mp4
15 可视化例子演示.mp4
16 创建与删除操作演示.mp4
17 数据库更改查询操作演示.mp4$ o: S' P( v. m) I3 x$ p! J
18 使用Py2neo建立连接.mp4" _' o: ^# K& p
19 提取所需的指标信息.mp4
20 在图中创建实体.mp4# v. F0 I8 k7 n: e' H8 t
21 根据给定实体创建关系.mp4! M4 W/ ^/ ]7 g9 f. ^- w+ `* l
22 项目概述与整体架构分析.mp45 a7 M4 ~5 i* K" D7 h/ Y
23 医疗数据介绍及其各字段含义.mp4
24 任务流程概述.mp4) Y+ u' s( I7 B. y9 b
25 环境配置与所需工具包安装.mp47 c; G* ]! H% Z7 H' ]; K
26 提取数据中的关键字段信息.mp4
27 创建关系边.mp4
28 打造医疗知识图谱模型.mp4
29 加载所有实体数据.mp4
30 实体关键词字典制作.mp4
31 完成对话系统构建.mp4
32 关系抽取要完成的任务演示与分析.mp4
33 LTP工具包概述介绍.mp4% D8 k& _$ j3 P
34 pyltp安装与流程演示.mp4+ ?& m6 ^3 V" a& g2 B5 A
35 得到分词与词性标注结果.mp4( N5 k0 K9 ~5 d% \5 _
36 依存句法概述.mp4! i, P! R G, e* m' u* x% ^
37 句法分析结果整理.mp4
38 语义角色构建与分析.mp4
39 设计规则完成关系抽取.mp4
40 竞赛任务目标.mp4
41 图模型信息提取.mp4
42 节点权重特征提取(PageRank).mp4. f9 [) x# ], A- E9 k" c
43 deepwalk构建图顶点特征.mp43 H2 _0 A. M- v# _& @
44 各项统计特征.mp4
45 app安装特征.mp4
46 图中联系人特征.mp4
47 数据与任务介绍.mp47 P f+ v! B$ T& N7 T! J6 B
48 整体模型架构.mp4
49 数据-标签-语料库处理.mp4
50 输入样本填充补齐.mp4+ v6 [# J; Z4 E* G
51 训练网络模型.mp4; c. J2 S- t. J! c3 l" v) S G
52 医疗数据集（糖尿病）实体识别.mp4' Y' l* g/ @* ~- _$ n
53 行人重识别要解决的问题.mp4
54 挑战与困难分析.mp4
55 评估标准rank1指标.mp46 J/ e0 v1 a& L8 ~; Y
56 map值计算方法.mp4" E- k5 E) n3 ~! s' D
57 triplet损失计算实例.mp4
58 Hard-Negative方法应用.mp4; R' `( R$ k L9 {! ^0 r
59 关键点位置特征构建.mp43 M: D; r: I) M; ^( v
60 图卷积与匹配的作用.mp4
61 局部特征热度图计算.mp4
62 基于图卷积构建人体拓扑关系.mp4/ [" _/ O* J% `
63 图卷积模块实现方法.mp4" u1 e8 }2 U6 u5 F+ T
64 图匹配在行人重识别中的作用.mp4+ B3 T& ]7 x3 f) k
65 整体算法框架分析.mp4
66 数据集与环境配置概述.mp40 j, U% z, g8 T6 }6 v
67 局部特征准备方法.mp4
68 得到一阶段热度图结果.mp4# t; c- d' [- a, E
69 阶段监督训练.mp4 Q, p% x" e: \' J
70 初始化图卷积模型.mp4( V! B# W q: t( `# y8 H
71 mask矩阵的作用.mp4
72 邻接矩阵学习与更新.mp4
73 基于拓扑结构组合关键点特征.mp4
74 图匹配模块计算流程.mp4
75 整体项目总结.mp4. x4 C3 B2 ~$ E
76 RNN网络模型解读.mp43 R: o3 _4 V( K9 j
77 序列网络模型概述分析.mp4
78 工作原理概述.mp4
79 注意力机制的作用.mp48 j' ?1 ~7 ?0 F4 u i. t+ B1 E
80 加入attention的序列模型整体架构.mp4+ L) l5 J: t' {+ G. s. U. n
81 TeacherForcing的作用与训练策略.mp4
82 卷积神经网络应用领域.mp46 k! K4 F! @& \3 i
83 卷积的作用.mp4
84 卷积特征值计算方法.mp40 ^# B, t. R- W6 C9 {& r
85 得到特征图表示.mp4
86 步长与卷积核大小对结果的影响.mp45 M5 p U* K5 m& L
87 边缘填充方法.mp4
88 特征图尺寸计算与参数共享.mp4% Q; Y, K! A& a9 h
89 池化层的作用.mp4
90 整体网络架构.mp4
91 VGG网络架构.mp4
92 残差网络Resnet.mp4
93 感受野的作用.mp42 h: k& m$ m( z! L+ m# A$ B9 e
资料.zip3 D& o! W; c( b l( x5 H# b" Q1 k
! s9 R3 W9 K# J/ W% X$ Y! w
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发表于 2024-2-19 13:25:22
发表于 2024-2-19 13:25:46
