强化学习:Q-learning与DQN算法
知识小课

强化学习:Q-learning与DQN算法

  • 机器学习

一张图通俗解读推荐算法核心技术点

¥59.9
本课程包括
  • 1小时8分钟的视频随时观看
  • 可在APP随时观看
  • 结业证书
你将收获
  • 了解Q-learning和DQN算法
  • 掌握DQN算法实例
  • 掌握DoubleDQN要解决的问题
  • 掌握Dueling架构和改进方法
  • 了解MultSetp策略

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课程介绍

强化学习系列课程主要包括DQN算法原理讲解、实例演示、改进与应用技巧三大部分。第一部分解读了Q-learning和DQN算法;第二部分演示了DQN算法整体任务流程:探索、获取、计算、训练与更新;最后补充了DoubleDQN的问题解决、DuelingDQN的整体架构和改进方法、MultiSetp策略和连续动作处理方法。

整体风格通俗易懂,每章节开头用一张图、一个视频、或者一句话解读核心知识点,课程附有详细的demo和公式,适合准备入门强化学习并进阶提升的同学们。

适合人群
  • AI工程师、Python工程师
  • 对人工智能、强化学习方向感兴趣的技术人员
  • 想要学习推荐算法的技术人员
讲师介绍
同济大学硕士,华东理工大学博士
擅长领域:
  • 人工智能认知与应用
  • 自然语言处理(NLP)
  • 机器学习
著有《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》,联通,移动,中信等公司特邀企业培训导师,全国高校教师培训讲师,开展线下与直播培训百余场,具有丰富的授课经验。
课程大纲
共0节 时长0分钟 全部收起
一、Q-learning与DQN算法
共5节 | 26分钟
  • 1.算法原理通俗解读
    5分钟
  • 2.目标函数与公式解析
    7分钟
  • 3.Qlearning算法实例解读
    6分钟
  • 4.Q值迭代求解
    6分钟
  • 5.DQN简介
    3分钟
二、DQN算法实例演示
共4节 | 19分钟
  • 1.整体任务流程演示
    4分钟
  • 2.探索与action获取
    5分钟
  • 3.计算target值
    4分钟
  • 4.训练与更新
    6分钟
三、DQN改进与应用技巧
共5节 | 22分钟
  • 1.DoubleDQN要解决的问题
    5分钟
  • 2.Dueling-DQN改进方法
    4分钟
  • 3.Dueling整体网络架构分析
    6分钟
  • 4.MultiSetp策略
    2分钟
  • 5.连续动作处理方法
    5分钟
购课须知

课程有效期:

自购买课程之日起 365 天,部分参与营销活动产品以活动规则为准,请同学在有效期内学习、观看课程。

上课模式:

课程采取录播模式,请注意自学课无班级微信群、班主任带班及助教批改服务。

注:自学课不支持退款,确保你是真的需要再进行报名,报完名之后还请认真学习。