2017年Archsummit全球架构师峰会 - 深度学习在CTR预估业务中的应用

• file:第9讲. 深度学习基础模型：LSTM.mp4
• file:第8讲. 深度学习基础模型：RNN.mp4
• file:第60讲. 知识图谱的行业应用.mp4
• file:第7讲. 深度学习基础模型：CNN.mp4
• file:第6讲. 深度学习基础模型：前向神经网络（MLP）.mp4
• file:第58讲. 基于分布式语义的知识表示与推理 神经网络模型.mp4
• file:第5讲. 传统主流CTR预估方法：GBDT模型.mp4
• file:第59讲. 基于图计算的挖掘分析.mp4
• file:第57讲. 基于分布式语义的知识表示与推理 基于翻译的模型TransE.mp4
• file:第56讲. 基于分布式语义的知识表示与推理 张量分解模型.mp4
• file:第55讲. 基于符号的知识表示与推理：语义网络.mp4
• file:第51讲. 基于符号的知识表示与推理：谓词逻辑.mp4
• file:第4讲. 传统主流CTR预估方法：FM模型.mp4
• file:第54讲. 基于符号的知识表示与推理：Script.mp4
• file:第53讲. 基于符号的知识表示与推理：Frame.mp4
• file:第50讲. 知识计算推理.mp4
• file:第52讲. 基于符号的知识表示与推理：Semantic Net.mp4
• file:第48讲. 知识图谱管理之数据模型介绍.mp4
• file:第49讲. 知识图谱管理：图谱存储.mp4
• file:第47讲. 知识融合与质量评估.mp4
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