深度学习进阶
神经网络架构优化
探讨残差连接、Transformer模型及混合模型设计技巧分布式训练实践
使用TensorFlow/PyTorch实现多GPU加速与Horovod框架
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强化学习核心
多智能体协作
实现基于COMA和MADDPG的复杂场景决策深度Q网络(DQN)优化
包括优先级经验回放和目标网络技术解析
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自然语言处理前沿
预训练模型微调
BERT、RoBERTa等模型在具体任务中的调优策略对话系统构建
包含基于seq2seq和Transformer的实现方案
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本教程包含大量代码示例与可视化图解，建议搭配机器学习基础课程共同学习。