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 | 9月26日 （周六） 10:30AM | (直播-Lecture18)   <br> 概率图模型-1 |贝叶斯推理，LDA模型|[Lecture18](http://47.94.6.102/NLP7/course-info/blob/master/%E8%AF%BE%E4%BB%B6/0926%20%20%E6%A6%82%E7%8E%87%E5%9B%BE%E6%A8%A1%E5%9E%8B-1.pptx)|||
 | 10月11日（周日） 10:30AM | (直播-Lecture19)   <br> 概率图模型-2 |吉布斯采样、变分法|[Lecture19](http://47.94.6.102/NLP7/course-info/blob/master/%E8%AF%BE%E4%BB%B6/1011%E6%A6%82%E7%8E%87%E5%9B%BE%E6%A8%A1%E5%9E%8B-2.pptx)|||
 | 10月18日（周日） 10:30AM | (直播-Lecture20)   <br> 概率图模型-3 |||||
-| TBD | (直播-Discussion)   <br> MCMC之Metroplis Hasting算法 |||||
-| TBD | (直播-Discussion)   <br> Bayesian Neural Network |||||
+| 10月18日（周日） 4:00PM  | (直播-Discussion)   <br> Bayesian Neural Network |||||
+| 10月18日（周日） 8:00PM  | (直播-Discussion)   <br> MCMC之Metroplis Hasting算法 |||||
 | TBD | (直播-Paper)        <br>  |||[Dropout as a Bayesian Approximation:Representing Model Uncertainty in Deep Learning](https://arxiv.org/pdf/1506.02142.pdf)||