训练神经网络的常见挑战包括过拟合，即模型在训练数据上表现良好，但在看不见的数据上表现不佳。正则化和数据增强缓解了这个问题。 梯度消失和爆炸会阻碍深度网络的训练，特别是sigmoid或tanh激活。像ReLU激活和批标准化这样的技术解决了这

聚类是一种根据某些特征将相似数据点归类在一起的技术。在异常检测领域，聚类帮助识别不适合任何组的异常数据点。通过分析数据点的聚类状况，我们可以发现离群点——这些点要么是独立的，或者距离最近的聚类较远。这个想法很简单：如果大多数数据点聚集在特定

多智能体系统通过允许多个自主实体协作朝着共同目标迈进，从而提高资源的利用率，最终实现任务和资源的更高效处理。系统中的每个智能体可以在特定领域或任务上进行专业化，这使得工作负载能够在它们之间分配。这种专业化有助于加快流程、减少瓶颈出现的可能性