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知识图谱实战系列(Python版)

【10030】-知识图谱实战系列(Python版)

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  • 资源简介:知识图谱实战系列(Python版)
  • 详细描述

    知识图谱实战系列(Python版)


     
    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
    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
    09graph-embedding的作用与效果.mp4
    10金融领域图编码实例.mp4
    11视觉领域图编码实例.mp4
    12图谱知识融合与总结分析.mp4
    13Neo4图数据库介绍.mp4
    14Neo4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
    18使用Py2neo建立连接.mp4
    19提取所需的指标信息.mp4
    20在图中创建实体.mp4
    21根据给定实体创建关系.mp4
    22项目概述与整体架构分析.mp4
    23医疗数据介绍及其各字段含义.mp4
    24任务流程概述.mp4
    25环境配置与所需工具包安装.mp4
    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
    33LTP工具包概述介绍.mp4
    34pyltp安装与流程演示.mp4
    35得到分词与词性标注结果.mp4
    36依存句法概述.mp4
    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
    43deepwalk构建图顶点特征.mp4
    44各项统计特征.mp4
    45app安装特征.mp4
    46图中联系人特征.mp4
    47数据与任务介绍.mp4
    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
    51训练网络模型.mp4
    52医疗数据集(糖尿病)实体识别.mp4
    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.mp4
    56map值计算方法.mp4
    57 triplet员失计算实例.mp4
    58 Hard-Negative方法应用.mp4
    59关键点位置特征构建.mp4
    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
    63图卷积模块实现方法.mp4
    64图匹配在行人重识别中的作用.mp4
    65整体算法框架分析.mp4
    66数据集与环境配置概述.mp4
    67局部特征准备方法.mp4
    68得到一阶段热度图结果.mp4
    69阶段监督训练.mp4
    70初始化图卷积模型.mp4
    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
    76RNN网络模型解读.mp4
    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.mp4
    80加入attention的序列模型整体架构.mp4
    81TeacherForcing的作用与训练策略.mp4
    82卷积神经网络应用领域.mp4
    83卷积的作用.mp4
    84卷积特征值计算方法.mp4
    85得到特征图表示.mp4
    86步长与卷积核大小对结果的累影响.mp4
    87 边缘填充方法.mp4
    88特征图尺寸计算与参数共享.mp4
    89池化层的作用.mp4
    90整体网络架构.mp4
    91VGG网络架构.mp4
    92 残差网络Resnet.mp4
    93感受野的作用.mp4
    资料

    知识图谱实战系列(Python版)
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