“消失梯度问题是训练深度神经网络时遇到的一项挑战，特别是当这些网络层数较多时。在应用反向传播算法更新模型权重时，梯度是基于损失函数计算的。在深度网络中，当这些梯度通过每一层反向传播时，它们可能会变得指数级地变小。因此，网络的下层接收到的梯度

机器学习通过启用自动特征提取并提高识别模式和对象的准确性来有益于图像识别。算法从大型数据集中学习，泛化以识别新图像中的对象。 像cnn这样的模型擅长于图像分类、对象检测和面部识别等任务。预训练模型进一步简化了流程，允许通过迁移学习针对特定

在混合环境中，AI代理通过整合云计算和边缘计算资源来优化决策制定和处理能力。在混合设置中，某些任务在计算资源丰富的云端执行，而其他任务则在本地设备（边缘）上运行，以减少延迟和带宽使用。这种双重方法使AI代理能够在数据生成地附近处理数据，从而