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习题
序言
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12.1 深度强化学习
第十二章 人工智能前沿
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12.1 深度强化学习
第十二章 人工智能前沿
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12.1 深度强化学习
第十二章 人工智能前沿
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Reinforcement Learning
阿法元的训练历程
12.1 深度强化学习
第十二章 人工智能前沿
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强化学习示意图
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12.2 生成对抗网络(GAN)
第十二章 人工智能前沿
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GAN的杰作
12.2 生成对抗网络(GAN)
第十二章 人工智能前沿
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生成网络示意图
12.2 生成对抗网络(GAN)
第十二章 人工智能前沿
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12.2 生成对抗网络(GAN)
第十二章 人工智能前沿
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习题
12.3 可解释的深度学习理论
第十二章 人工智能前沿
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黑盒系统
12.3 可解释的深度学习理论
第十二章 人工智能前沿
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卷积神经网络的可视化
12.3 可解释的深度学习理论
第十二章 人工智能前沿
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习题
12.4 神经胶囊网络
第十二章 人工智能前沿
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12.4 神经胶囊网络
第十二章 人工智能前沿
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CapsNet结构示意图(含输入层)
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习题
12.5 自动机器学习
第十二章 人工智能前沿
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20
传统机器学习的路线
12.5 自动机器学习
第十二章 人工智能前沿
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AutoML的工作机制示意图
12.5 自动机器学习
第十二章 人工智能前沿
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习题
12.6 其他人工智能高阶技术
第十二章 人工智能前沿
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云端人工智能的构
12.6 其他人工智能高阶技术
第十二章 人工智能前沿
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神经形态计算的结构
12.6 其他人工智能高阶技术
第十二章 人工智能前沿
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元学习实现快速自主学习
1.深度强化学习存在哪些弱点和局限?
2.强化学习与其他机器学习方法有什么不用?
3.神经胶囊网络有什么优缺点?
4.人工智能研究还有哪些前沿方向?
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