【百战程序员】AI算法工程师就业班 - 带源码课件 - 盘搜天堂 - 搜索网盘资源的天堂！

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• file:9：推导激活函数的导函数.mp4
• file:7：导数求解的四则运算法则.mp4
• file:5：导数的几何意义和物理意义.mp4
• file:54：拉格朗日函数.mp4
• file:53：凸优化的性质_一般表达形式.mp4
• file:50：坐标下降法_数值优化面临的问题.mp4
• file:数学.pdf
• file:4：导数的定义_左导数和右导数.mp4
• file:49：牛顿法公式推导以及优缺点.mp4
• file:48：梯度下降法的推导.mp4
• file:46：迭代求解的原因.mp4
• file:45：最优化的基本概念.mp4
• file:42：常用随机变量服从的分布.mp4
• file:41：数学期望和方差.mp4
• file:44：最大似然估计思想.mp4
• file:43：随机向量_独立性_协方差_随机向量的正太分布.mp4
• file:3：最优化知识_数学内容学习重点.mp4
• file:39：条件概率_贝叶斯公式.mp4
• file:38：概率论_随机事件与随机事件概率.mp4
• file:37：SVD用于协同过滤_求逆矩阵.mp4
• file:35：奇异值分解性质_数据压缩.mp4
• file:9：无监督机器学习任务与本质.mp4
• file:6：机器学习不同的学习方式.mp4
• file:7：深度学习比传统机器学习有优势.mp4
• file:5：人工智能常见流程.mp4
• file:2：人工智能适合人群与必备技能.mp4
• file:67：代码实战_DPPO_GlobalPPO和Workers交替执行.mp4
• file:65：DPPO分布式PPO.mp4
• file: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
• file:63：代码实战_定义PPO1和PPO2不同版本Actor的Loss计算逻辑.mp4
• file:62：代码实战_PPO与环境整体交互_Actor与Critic网络构建.mp4
• file:61：PPO_PPO1、TRPO、PPO2三种不同的方式解决两个分布不同的问题.mp4
• file:60：PPO_重要性采样的问题_期望矫正但是方差还是不同带来的问题.mp4
• file:59：PPO_通过重要性采样使得PPO可以做Off-Policy学习.mp4
• file:58：PPO_强调AC如何输出连续型动作_区分On-Policy与Off-Policy.mp4
• file:57：TD3_使用DoubleNetwork优化DDPG.mp4
• file:56：代码实战_DDPG_与环境之间的互动_AC训练调整参数_效果展示.mp4
• file:55：代码实战_DDPG_Critic网络构建_Actor网络链式求导.mp4
• file:54：代码实战_DDPG_构建Actor和Critic四个网络_定义Critic求loss和求梯度的逻辑.mp4
• file:53：DDPG解决DQN不能输出连续型动作的问题_DDPG如何训练Actor和Critic.mp4
• file: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
• file:50：代码实战_A3C_结合流程图分三点总结前面讲的代码.mp4
• file: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
• file: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
• file: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
• file:46：代码实战_A3C_讲解Coordinator调度多线程运算.mp4
• file:45：Pendulum环境_根据网络预测的μ和σ得到连续型的action值.mp4
• file:44：A3C架构和训练流程.mp4
• file:43：代码实战_详解Critic网络构建及训练.mp4
• file:40：AdvantageActorCritic_共享参数和修改reward技巧.mp4
• file:39：ActorCritic原理_把PG和QLearning结合起来.mp4
• file: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
• file:37：策略梯度PG_对TotalReward进行均值归一化.mp4
• file:36：代码实战_策略梯度PG选择行为和参数训练.mp4
• file:33：策略梯度PG_讲解CartPole环境.mp4
• file:32：策略梯度PG_总结整体流程_对比交叉熵损失函数求导.mp4
• file:31：策略梯度PG_简化导函数的公式推导.mp4
• file:29：策略梯度PG_对比基于值和基于策略网络的区别.mp4
• file:28：Rainbow_DQN如何计算连续型的Actions.mp4
• file:27：计算Action的方差避免风险.mp4
• file:26：困难样本挖掘_Multi-step_NoiseyNet系统的探索.mp4
• file:25：DuelingDQN.mp4
• file:24：DoubleDQN代码实战.mp4
• file:23：DoubleDQN缓解over-estimate.mp4
• file:21：代码实战DQN_训练阶段最小化损失_记录loss方便展示_随着learn的越多选择action随机性减小.mp4
• file:20：代码实战DQN_训练阶段得到Q网络的预测值和真实值.mp4
• file:19：代码实战DQN_定义损失函数_构建Target网络更新逻辑.mp4
• file:18：代码实战DQN_构建Q网络.mp4
• file:17：代码实战DQN_Agent和Env整体交互.mp4
• file:16：ε-greedy_ReplayBuffer_FixedQ-targets.mp4
• file:9：代码实战Q-Learning智能体选择行为.mp4
• file:7：理解Q-table_创建maze交互环境.mp4
• file:6：SARSA算法和Q-learning算法.mp4
• file:2：引入马尔科夫链和价值评估的Q值与V值.mp4
• file:13：代码实战SarsaLambda_训练模型.mp4
• file:5：蒙特卡洛和时序差分估算状态V值.mp4
• file:3：详解Q值和V值以及它们之间关系.mp4
• file:1：强化学习通过智能体与环境交互进行学习.mp4
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