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深度强化学习是什么？
深度强化学习（DRL）是机器学习的一个子集，它将强化学习（RL）与深度学习技术相结合。在强化学习中，代理通过与环境互动学习做出决策，并根据其行为获得反馈，以奖励或惩罚的形式呈现。目标是学习一个策略，以最大化随时间累积的奖励。另一方面，深度学
语义分割如何增强图像搜索？
语义分割通过将图像分解为不同的区域，每个区域都标记有其对应的类别或标签，从而增强了图像搜索功能。这使得搜索引擎能够识别和理解图像中的不同对象，使搜索过程更加精准。例如，如果用户搜索“公园里的狗”，配备有语义分割的系统可以识别出狗和公园环境，
使用隐式反馈有哪些优点？
奇异值分解 (SVD) 是推荐系统中使用的一种强大的数学技术，用于发现用户-项目交互数据中的潜在模式。本质上，SVD将用户-项目矩阵分解为三个较小的矩阵: 用户特征，奇异值和项目特征。这种分解有助于识别用户和项目之间的固有关系，使系统能够预