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• 使用像素從 Pong 進行深度強化學習
  • 先決條件
  • 目錄
    • 關於強化學習和深度強化學習的說明
    • 深度強化學習詞彙表
  • 設定 Pong
  • 預處理影格（觀察）
  • 建立策略（神經網路）和正向傳遞
  • 設定更新步驟（反向傳播）
  • 定義折扣獎勵（預期收益）函數
  • 訓練代理多個回合
  • 後續步驟
  • 附錄
    • 關於強化學習和深度強化學習的注意事項
    • 如何在 Jupyter 筆記本中設定影片播放
• 對過去十年重要演講的情感分析
  • 先決條件
  • 目錄
  • 1. 資料收集
    • 收集 IMDb 評論資料集
    • 收集並載入演講稿
  • 2. 預處理資料集
  • 3. 建立深度學習模型
    • 長短期記憶網路簡介
    • 模型架構概述
    • 正向傳播
    • 但是如何從 LSTM 的輸出中獲得情感？
    • 反向傳播
    • 更新參數
    • 訓練網路
    • 對演講數據進行情感分析
  • 從倫理角度審視我們的神經網路
  • 後續步驟