京东 11.11 红包
6.模型计算图
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4.BPTT算法推导
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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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1.为什么需要RNN
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4. 常用注意力得分的计算方式
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7.LSTM的产生原因
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16.模型
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6.强化学习应用案例—交通治理
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15.RNN扩展模型
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46.PG算法
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4.强化学习应用案例—运动与平衡
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1.什么是强化学习-1
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7.强化学习与其他机器学习的关系
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32.实验：Q-Learning算法
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6.AI文本生成-2
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10.量子计算
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13.1x1卷积作用
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23.Q表格
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1.算力的概念及量纲
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14.Diffusion模型的基本原理
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34.值函数近似
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14.价值函数
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15.CLIP模型与AI绘画
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09.卷积过程
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30. GPT-3综合性能
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26.实验：状态价值迭代
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10.公有链—以太坊账户模型
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25. GPT-2的数据集
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8.边缘计算：元宇宙算力保障，保障元宇宙的低延时
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22. GPT-1的训练
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49.DDPG
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02.挖矿的原理
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13. Transformer详解：编码器
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14. 自注意力中的残差连接
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17. Transformer详解：解码器
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12.算力网络的概念解析
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11. Transformer详解：自注意力-2
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27.Temporal Difference 时序差分（TD单步更新）
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45.PG实现技巧
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第二集：工业大数据方案介绍
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8. Transformer直观理解