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如何评估强化学习智能体的性能？
强化学习 (RL) 和监督学习都是机器学习领域的重要技术，但它们服务于不同的目的，并以独特的方式运行。监督学习侧重于基于标记的数据集学习从输入数据到输出标签的映射。此过程涉及在提供正确答案的已知数据集上训练模型，从而允许模型预测不可见数据的
在强化学习中，时序差分（TD）学习是什么？
深度强化学习 (DRL) 算法结合了强化学习 (RL) 和深度学习的概念。在DRL中，深度神经网络用于近似RL问题中的值函数或策略，允许代理处理高维输入空间，如图像或连续环境。DRL算法旨在通过与环境交互，通过反复试验来学习最佳策略或价值函
什么是模型透明度，它与可解释人工智能有什么关系？
可解释AI (XAI) 通过使AI系统的决策过程透明和可理解，在增强AI问责制方面发挥着至关重要的作用。当人工智能模型，特别是深度学习系统等复杂模型产生输出或预测时，用户和利益相关者掌握这些结论是如何得出的至关重要。XAI提供了对影响AI决