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动态规划在强化学习中是如何工作的?
卷积神经网络 (cnn) 用于强化学习,以处理和提取高维输入 (如图像或视频帧) 的特征。当环境表示为原始像素数据时,它们特别有用,因为cnn可以自动检测边缘,纹理和形状等图案,而无需手动提取特征。 在深度强化学习中,cnn通常用作值函数
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智能家居设备中的语音识别是如何工作的?
语音识别技术通过将口语转换为书面文本,在转录服务中起着至关重要的作用。此过程使用分析音频信号并识别个人所说的单词的算法。通过使用在大量口语数据集上训练的机器学习模型,这些系统可以识别各种口音,语调和语音模式。例如,Google Cloud
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可解释的人工智能系统在高度复杂领域面临哪些挑战?
“可解释人工智能(XAI)的未来看起来十分光明,因为对透明和易于理解的人工智能系统的需求正在不断增长。随着人工智能技术在医疗、金融和交通等各个领域的日益广泛应用,利益相关者对了解这些系统如何做出决策的需求也越来越强烈。XAI旨在提供对人工智
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