深度学习正在通过自动化特征提取和在复杂任务中实现高精度来改变计算机视觉。卷积神经网络 (cnn) 使模型能够直接从原始数据中检测边缘、形状和对象等模式，从而消除了手动预处理。
图像分类、对象检测 (例如，YOLO、Faster r-cnn) 和分割 (例如，u-net) 等应用受益于深度学习学习分层表示的能力。预训练模型和迁移学习进一步简化了实施并提高了性能。
医疗保健、自动驾驶汽车和零售等行业将这些进步用于诊断、导航和个性化营销等任务，展示了深度学习对计算机视觉的深远影响。
空间特征提取是如何进行的？
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AI 代理是如何平衡探索与利用的？
“AI代理通过使用能够收集新信息的策略，同时充分利用已有知识，来平衡探索与利用。探索涉及尝试不同的行动以发现其潜在奖励，而利用则关注利用已知能产生最佳结果的行动，基于现有数据做出决策。挑战在于何时探索新选项，何时坚持已知的成功行动，这可以通
自监督学习能够处理结构化和非结构化数据吗？
“是的，自我监督学习可以有效处理结构化和非结构化数据。自我监督学习是一种机器学习方法，其中模型从数据中学习模式和特征，而无需标签示例。这种方法非常灵活，适用于各种数据类型，使其适合处理结构化数据（如表格格式）和非结构化数据（如图像和文本）。
在强化学习中，奖励信号的目的是什么？
探索和利用是强化学习 (RL) 中的两个关键概念，它们指导智能体的决策过程。探索指的是代理尝试新的行动来发现潜在的更好的策略或奖励，而利用则涉及代理使用已知的行动，这些行动在过去已经导致了高回报。
探索很重要，因为它允许代理收集有关环境的