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• 基于像素的 Pong 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
  • 预处理帧（观察结果）
  • 创建策略（神经网络）和前向传播
  • 设置更新步骤（反向传播）
  • 定义折扣奖励（预期回报）函数
  • 训练代理一定数量的回合
  • 后续步骤
  • 附录
    • 关于 RL 和深度 RL 的说明
    • 如何在 Jupyter notebook 中设置视频播放
• 对过去十年重要演讲的情感分析
  • 先决条件
  • 目录
  • 1. 数据收集
    • 收集 IMDb 影评数据集
    • 收集和加载演讲稿
  • 2. 预处理数据集
  • 3. 构建深度学习模型
    • 长短期记忆网络简介
    • 模型架构概述
    • 前向传播
    • 但是如何从 LSTM 的输出中获得情感呢？
    • 反向传播
    • 更新参数
    • 训练网络
    • 演讲数据的情感分析
  • 从伦理角度看待我们的神经网络
  • 后续步骤