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在强化学习中,平衡探索与开发为什么重要?
强化学习中的蒙特卡罗 (MC) 学习是一种通过与环境相互作用后的平均回报 (或总回报) 来估计策略价值的方法。在MC学习中,代理与环境交互,记录状态、动作和奖励的序列,然后根据事件的实际回报更新价值估计。 蒙特卡罗方法在环境并非在每个步骤
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什么政策规范联邦学习的部署?
联邦学习受到一系列政策的管理,这些政策关注数据隐私、安全性和不同利益相关者之间的合作。这些政策对于确保敏感信息得到保护至关重要,同时也允许多个参与方共同训练模型。其中一项主要政策涉及严格遵循数据保护法规,如GDPR或HIPAA,这些法规规定
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什么是混合搜索?
停用词是常见的词,如 “the”,“is”,“in” 和 “and”,在处理查询时经常被搜索引擎忽略。这些词被认为在帮助识别搜索的含义方面没有什么价值,因为它们经常出现在大多数文档中,并且对查询的相关性没有显著贡献。 搜索引擎通常从索引和
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