京东 11.11 红包
35.DQN：使用神经网络求解RL
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28.SARSA
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10.RL怎么办到的：试错探索
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21.实验：RL agent→environment交互接口
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42.随机策略
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43.随机策略的实现
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33.为什么需要神经网络
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40.实验：DQN-车杆问题
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47.演员-评论员算法
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41.强化学习的组成部分
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32.实验：Q-Learning算法
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12.强化学习MDP四元组S，A，P，R-2
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11.强化学习MDP四元组S，A，P，R-1
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13.Agent的决策方式：value-based
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46.PG算法
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48.离散动作VS连续动作
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27.Temporal Difference 时序差分（TD单步更新）
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14.价值函数
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31.Q-learning VS Sarsa
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5.强化学习应用案例—股票
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17.Model-based：状态转移与序列决策
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1.什么是强化学习-1
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34.值函数近似
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01.卷积神经网络的组成层
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25.巴普洛夫的条件反射实验
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17.使用重复元素的网络（VGG）
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16.模型
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8.强化学习与其他机器学习的区别
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10.AI视频生成-1
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3.应用：基于字符级循环神经网络的语言模型
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Transformer+强化学习成为双热点强强联合的发文方向
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6.强化学习应用案例—交通治理
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18.Model-free：试错探索
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18.含并行连结的网络（GoogLeNet)
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15.CLIP模型与AI绘画
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