京东 11.11 红包
45.PG实现技巧
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49.DDPG
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36.DQN=Q-learning+神经网络
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50.实验：DDPG倒立摆问题
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39.DQN算法
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41.强化学习的组成部分
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23.Q表格
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1.什么是强化学习-1
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27.Temporal Difference 时序差分（TD单步更新）
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44.策略梯度
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02.挖矿的原理
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1.算力的概念及量纲
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43.随机策略的实现
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12.强化学习MDP四元组S，A，P，R-2
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14.空洞卷积
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07.区块链的特点
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3.强化学习应用案例—游戏
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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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37.DQN两大创新点
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38.目标网络
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10.量子计算
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14.价值函数
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34.值函数近似
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4.算力：人工智能核心底座
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强推！北京大学王树森半天就教会了我深度强化学习，原理详解+项目实战，学不会来打我！
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3.智能计算
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20.区块链关键技术-2
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10.卷积层参数-1
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15.Agent的决策方式：policy-based
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10.AI视频生成-1
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7.GPU—前沿技术发展趋势与应用
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26.实验：状态价值迭代
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13.Agent的决策方式：value-based
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7. Transformer的基本结构
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33.为什么需要神经网络
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48.离散动作VS连续动作
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11.AI视频生成-2
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31. GPT系列模型与ChatGPT
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6.超算产业链与市场格局
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11.算效的概念