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1概述
2神经网络
3卷积神经网络
4循环神经网络
5自编码神经网络
6生成对抗神经网络
7神经网络工作原理
8迁移学习
9评价神经网络
10特征标准化
11选择好特征
12激励函数
13过拟合
14加速神经网络训练
15处理不均衡数据
16批标准化
17L1L2正规化
18强化学习
19QLearning算法
20Sarsa算法
21DQN算法
22PolicyGradients和ActorCritic算法
23DDPG算法
24A3C算法
25AlphaGO Zero分析
26遗传算法
27进化策略
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课时介绍
24A3C算法
课程介绍
该课程介绍了机器学习所要掌握的基础知识,包括:神经网络,卷积神经网络,迁移学习,激励函数以及一些基础算法比如QLearning,Sarsa算法等等,通过该课程的学习帮助学员快速掌握机器学习的基础知识,了解机器学习的基础概念。
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