强化学习（RL）和深度学习（DL）是机器学习的两个重要领域，但它们服务于不同的目的，并基于不同的原则。强化学习侧重于训练智能体通过与环境的互动来做出决策。智能体根据其行为的后果进行学习，积极结果会获得奖励，而消极结果则会受到惩罚。相反，深度

无服务器架构通过允许开发人员构建响应特定事件的应用程序来处理事件驱动的工作流，而无需管理底层基础设施。在这种模型中，开发人员编写被称为“函数”的小段代码，这些函数会被事件自动触发，比如数据变更、HTTP 请求或队列中的消息。像 AWS La

自编码器是一种用于无监督学习的神经网络，主要旨在学习数据的高效表示，通常用于降维或降噪。它由两个主要部分组成：编码器和解码器。编码器将输入数据压缩为较低维度的表示，称为潜在空间或瓶颈，而解码器则尝试从这种压缩的表示中重建原始数据。目标是最小