└─ AI算法工程师就业班 ->
├─ 32-【加课】图神经网络【2021新增未更新。。。持续更新】 ->
└─ 未更新。。。持续更新 ->
├─ 31、【加课】强化学习【新增】 ->
├─ 章节5:DDPG、PPO、DPPO算法 ->
├─ 代码 ->
├─ 67:代码实战_DPPO_GlobalPPO和Workers交替执行.mp4 - 48.49 MB
├─ 66:代码实战_DPPO_创建一个PPO和多个Worker_创建多线程.mp4 - 33.08 MB
├─ 65:DPPO分布式PPO.mp4 - 36.43 MB
├─ 64:代码实战_剖析PPO代码中如何体现Off-Policy的学习方式_效果展示.mp4 - 34.44 MB
├─ 63:代码实战_定义PPO1和PPO2不同版本Actor的Loss计算逻辑.mp4 - 36.15 MB
└─ 62:代码实战_PPO与环境整体交互_Actor与Critic网络构建.mp4 - 28.52 MB
├─ 章节4:ActorCritic(A3C) ->
├─ 代码 ->
├─ 52:代码实战_A3C_讲解线程中worker和GlobalNet交互_代码运行效果展示.mp4 - 41.57 MB
├─ 51:代码实战_A3C_讲解线程中worker和环境交互.mp4 - 45.16 MB
├─ 50:代码实战_A3C_结合流程图分三点总结前面讲的代码.mp4 - 35.8 MB
├─ 49:代码实战_A3C_定义AC网络结构_定义worker拉取参数和更新全局网络参数的逻辑.mp4 - 35.52 MB
├─ 48:代码实战_A3C_增加actor探索性用到熵_定义worker正太分布抽样和求梯度的逻辑.mp4 - 32.1 MB
└─ 47:代码实战_A3C_定义Worker计算loss的逻辑_针对连续型的action提高actor探索性.mp4 - 32.62 MB
├─ 章节3:PolicyGradient策略梯度 ->
├─ 代码 ->
├─ 38:策略梯度PG_同一个回合中不同的action回溯不同的TotalReward_代码实战.mp4 - 30.66 MB
├─ 37:策略梯度PG_对TotalReward进行均值归一化.mp4 - 29.71 MB
├─ 36:代码实战_策略梯度PG选择行为和参数训练.mp4 - 32.87 MB
├─ 35:代码实战_策略梯度PG网络构建.mp4 - 28.63 MB
├─ 34:代码实战_策略梯度PG和CartPole交互.mp4 - 44.45 MB
└─ 33:策略梯度PG_讲解CartPole环境.mp4 - 31.95 MB
├─ 章节2:DeepQ-LearningNetwork ->
├─ 代码 ->
├─ 28:Rainbow_DQN如何计算连续型的Actions.mp4 - 34.36 MB
├─ 27:计算Action的方差避免风险.mp4 - 28.8 MB
├─ 26:困难样本挖掘_Multi-step_NoiseyNet系统的探索.mp4 - 49.05 MB
├─ 25:DuelingDQN.mp4 - 47.48 MB
├─ 24:DoubleDQN代码实战.mp4 - 39.68 MB
└─ 23:DoubleDQN缓解over-estimate.mp4 - 39.29 MB
└─ 章节1:Q-Learning与SARSA算法 ->
├─ 资料 ->
├─ 代码 ->
├─ Sarsa ->
└─ QLearn ->
├─ 9:代码实战Q-Learning智能体选择行为.mp4 - 33.94 MB
├─ 8:代码实战Q-Learning_Agent和Env整体交互.mp4 - 30.03 MB
├─ 7:理解Q-table_创建maze交互环境.mp4 - 40.23 MB
├─ 6:SARSA算法和Q-learning算法.mp4 - 39.56 MB
└─ 5:蒙特卡洛和时序差分估算状态V值.mp4 - 44.02 MB
├─ 30-【加课】ROS智能机器人操作系统【2021新增未更新。。。持续更新】 ->
└─ 未更新。。。持续更新 ->
├─ 29-【加课】计算机图形学机器视觉实战【2021新增未更新。。。持续更新】 ->
└─ 官方未更新。。。持续更新 ->
├─ 27-【加课】算法与数据结构 ->
└─ 章节1:算法与数据结构 ->
├─ 9:栈与双端队列.mp4 - 13.03 MB
├─ 8:队列(线式).mp4 - 17.69 MB
├─ 7:队列(链式).mp4 - 33.77 MB
├─ 6:双链表.mp4 - 46.43 MB
├─ 5:单链表2.mp4 - 58.44 MB
├─ 4:单线链表1.mp4 - 27.68 MB
└─ 3:线性结构.mp4 - 24.15 MB
微信视频投屏:
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