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多智能体系统如何平衡探索与开发?
多智能体系统通过使用策略来平衡探索和利用，使得智能体能够学习其环境，同时充分利用已有的信息。探索是指智能体尝试新动作或策略以收集信息，而利用则是指使用已知信息来最大化奖励或结果。为实现这一平衡，实施了不同的算法和技术，如ε-贪心策略、汤普森
什么是梯度爆炸问题？
卷积神经网络 (cnn) 中的池化层用于减少输入数据的空间维度，同时保留重要特征。它们通过对卷积层产生的特征图进行下采样来帮助减少计算负荷，内存使用和过度拟合。常见的池化技术包括最大池化和平均池化，其中最大池化从区域中选择最大值，平均池化计
在联邦学习中，模型聚合是如何进行的？
在联邦学习中，模型聚合是一个过程，多台客户端设备在本地数据上训练自己的模型，然后将结果结合起来形成一个全局模型。客户端不共享原始数据，因为这样会带来隐私和安全风险，而是向中央服务器发送更新。这些更新通常包括反映客户端从其本地数据集中学习到的