继续阅读
强化学习中的函数逼近是什么？
在深度强化学习 (DRL) 中，神经网络用于在具有较大或连续状态空间的环境中逼近值函数或策略。由于传统的表格方法对于此类环境是不切实际的，因此神经网络使智能体能够概括其知识并从高维输入 (如图像或传感器数据) 中学习。
例如，在深度Q学习
特征提取在语音识别中的重要性是什么？
端到端和模块化语音识别系统的主要区别在于其体系结构和处理方法。端到端系统简化了将语音转换为文本的整个过程，使其成为一个统一的模型。这意味着它需要原始音频输入并直接生成文本输出，通常使用递归神经网络或变压器等技术。相反，模块化系统将该过程分解
大数据如何支持机器学习模型？
“大数据在支持机器学习模型方面发挥着至关重要的作用，它提供了训练和验证所需的海量数据。机器学习依赖于从大型数据集中学习模式，当模型接触到更多数据时，能够提高其准确性和泛化能力。例如，在电商平台的推荐系统中，访问数百万用户交互可以帮助模型识别