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• 用像素玩 Pong 游戏实现深度强化学习
  • 先决条件
  • 目录
    • 关于 RL 和深度 RL 的说明
    • 深度 RL 词汇表
  • 设置 Pong 游戏
  • 预处理帧（观察值）
  • 创建策略（神经网络）和前向传播
  • 设置更新步骤（反向传播）
  • 定义折现奖励（预期回报）函数
  • 训练智能体若干回合
  • 下一步
  • 附录
    • 关于 RL 和深度 RL 的注意事项
    • 如何在 Jupyter Notebook 中设置视频播放
• 对过去十年著名演讲进行情感分析
  • 先决条件
  • 目录
  • 1. 数据收集
    • 收集 IMDb 评论数据集
    • 收集并加载演讲稿
  • 2. 预处理数据集
  • 3. 构建深度学习模型
    • 长短期记忆网络介绍
    • 模型架构概述
    • 前向传播
    • 但如何从 LSTM 的输出中获取情感呢？
    • 反向传播
    • 更新参数
    • 训练网络
    • 对演讲数据进行情感分析
  • 从道德角度审视我们的神经网络
  • 下一步