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【李宏毅】2025年最新的强化学习(RL)系列课程!花1小时就能完全入门强化学习,导师不教你的,李教授亲自教会你!人工智能|机器学习|强化学习

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2025-04-24 18:02:18
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课程涵盖了强化学习的诸多常见算法,包括策略梯度、近端策略优化算法(PPO)、深度Q网络(DQN)、深度确定性策略梯度算法(DDPG)、演员-评论员算法、模仿学习、稀疏奖励等,还补充了马尔可夫决策过程、Q学习、Sarsa等基础概念和算法,比较全面地展现了深度强化学习的核心内容
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视频选集
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1.概述增強式學習一 – 增强式学习和机器学习一A
45:02
CV怎么去系统学习?
12:39
2.概述增强式学习 二 – Policy GradientA
41:14
3.概述增强式学习 三 – ActorCriticA
34:41
4.概述增强式学习 四 – 回馈非常罕見的時候怎么办?机器A
17:35
5.概述增强式学习 五 – 如何从示范中学习?逆向增強式学A
27:08
6.神经网络压缩 一 类神经网络剪枝PruA
29:32
7.从各种不同的面向來压缩神经网络A
56:46
8.机器终身学习 一 为什么今日的人工智能A
32:00
9.机器終身学习 二 灾难性遗忘CatastropA
36:39
10.作业说明 HW14 中文高清A
27:49
11.作业说明 HW14A
22:03
12.元学习 Meta Learning 一 A
46:20
13.Meta Learning 二 万物皆可 A
31:37
14.各种奇葩的元学习 Meta Learning 用法A
31:13
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