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README.txt 2KB

9-9 整体网络架构.mp4 18.0MB

9-8 池化层的作用.mp4 11.3MB

9-7 特征图尺寸计算与参数共享.mp4 22.0MB

9-6 边缘填充方法.mp4 17.9MB

9-5 步长与卷积核大小对结果的影响.mp4 20.4MB

9-4 得到特征图表示.mp4 18.5MB

9-3 卷积特征值计算方法.mp4 22.7MB

9-2 卷积的作用.mp4 23.6MB

9-12 感受野的作用.mp4 16.8MB

9-11 残差网络Resnet.mp4 18.4MB

9-10 VGG网络架构.mp4 20.5MB

9-1 卷积神经网络应用领域.mp4 26.6MB

8-6 训练网络模型.mp4 45.6MB

8-5 与环境交互得到训练数据.mp4 42.3MB

8-4 要计算的指标回顾.mp4 38.5MB

8-3 初始化局部模型并加载参数.mp4 33.5MB

8-2 启动游戏环境.mp4 33.0MB

8-1 整体流程与环境配置.mp4 31.7MB

7-5 损失函数整理.mp4 20.7MB

7-4 A3C整体架构分析.mp4 15.8MB

7-3 计算流程实例.mp4 16.6MB

7-2 优势函数解读与分析.mp4 17.7MB

7-1 AC算法回顾与知识点总结.mp4 15.9MB

6-5 连续动作处理方法.mp4 20.2MB

6-4 MultiSetp策略.mp4 7.9MB

6-3 Dueling整体网络架构分析.mp4 19.8MB

6-2 DuelingDqn改进方法.mp4 17.6MB

6-1 DoubleDqn要解决的问题.mp4 18.3MB

5-4 训练与更新.mp4 34.1MB

5-3 计算target值.mp4 23.3MB

5-2 探索与action获取.mp4 31.6MB

5-1 整体任务流程演示.mp4 23.2MB

4-5 DQN简介.mp4 13.2MB

4-4 Q值迭代求解.mp4 21.2MB

4-3 Qlearning算法实例解读.mp4 16.1MB

4-2 目标函数与公式解析.mp4 23.6MB

4-1 算法原理通俗解读.mp4 22.5MB

3-6 参数迭代与更新.mp4 50.4MB

3-5 奖励获得与计算.mp4 38.0MB

3-4 得到动作结果.mp4 32.0MB

3-3 参数与网络结构定义.mp4 34.2MB

3-2 PPO2版本公式解读.mp4 29.8MB

3-1 Critic的作用与效果.mp4 37.5MB

2-8 PPO算法整体思路解析.mp4 24.3MB

2-7 importance sampling的作用.mp4 21.8MB

2-6 OnPolicy与OffPolicy策略.mp4 19.4MB

2-5 baseline方法.mp4 16.5MB

2-4 策略梯度推导.mp4 21.0MB

2-3 要完成的目标分析.mp4 23.1MB

2-2 与环境交互得到所需数据.mp4 21.8MB

2-1 基本情况介绍.mp4 24.6MB

11-9 迁移学习策略.mp4 9.9MB

11-8 迁移学习的目标.mp4 7.3MB

11-7 Batch数据制作.mp4 23.1MB

11-6 数据预处理与数据增强模块.mp4 23.4MB

11-5 图像增强的作用.mp4 7.3MB

11-4 分类任务数据集定义与配置.mp4 17.8MB