Curso completo de Inteligencia Artificial con Python
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ías en cada caso? Cómo funciona una red neuronal Programación clásica vs redes neuronales La función de costes El método de optimización del gradiente descendente Gradiente descendiente estocástico Propagación hacia atrás Aprendizaje en profundo para problemas discretos Las redes neuronales Single Layer Perceptron El perceptrón de una explicado Una implementación de QLearning con el perceptrón Separando métodos según su funcionalidad Utilidades para complementar nuestro desarrollo Aprendiendo con la red neuronal Probando nuestros resultados Experiencia de repetición Implementando un buffer de experiencia cíclico Aprender de la experiencia previa Probando la experiencia de repetición de la red neuronal Introducción a las redes neuronales convolucionales Cómo funciona el cerebro humano ¿Qué son las redes neuronales de convolución? La operación de convolución Ejemplos de convolución La de ReLU Max Pooling Jugando con las s de la CNN Flattening La de full connection Un ejemplo de red neuronal artificial al final de la CNN Función softmax regularizadora La entropía cruzada Red Neuronal Convolucional Decidir qué algoritmo utilizar según el espacio de observaciones Un fichero JSON para gestionar los parámetros de los algoritmos El manager de parámetros Refactorización de parámetros de carga Reposar el conocimiento con Q-Network Cargar y guardar los estados del agente Refactorización de parámetros Parser de argumentos de Python Cargar cualquier entorno de Atari Wrappers para configurar las IA de Atari La razón del reescalado de imágenes Evitar memorizar la posición de salida El botón de y el sistema de vidas Optimizaciones de almacenamiento en memoria Reescalar juegos de OpenAI Gym Cargando nuestro entorno de forma independiente Entrenando a nuestro agente Tensorboard X, una herramienta magnífica Resolviendo los bugs de código al detalle Pruebas finales y Tensorboard más
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