京东 11.11 红包
03.二维卷积层
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04.卷积层-1
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02.图像分类的局限性
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01.卷积神经网络的组成层
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05.卷积层-2
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1.算力的概念及量纲
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08.步幅
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1.为什么需要RNN
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12.1x1卷积
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1.什么是强化学习-1
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4.算力：人工智能核心底座
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2.算力的分类
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19.区块链关键技术-1
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15.池化层
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9.超算“中国芯”崛起
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45.PG实现技巧
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46.PG算法
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1.六边形AI战士
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11. Transformer详解：自注意力-2
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28.SARSA
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36.DQN=Q-learning+神经网络
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17.使用重复元素的网络（VGG）
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7. Transformer的基本结构
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29.实验：悬崖行走问题
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14. 自注意力中的残差连接
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43.随机策略的实现
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31.Q-learning VS Sarsa
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14.价值函数
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07.区块链的特点
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21.SENet-1
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11.AI视频生成-2
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4.BPTT算法推导
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12. Transformer计算示例
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27.Temporal Difference 时序差分（TD单步更新）
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1.元宇宙是什么？
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6.AI文本生成-2
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31. GPT系列模型与ChatGPT
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13. Transformer详解：编码器
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16.模型