在深度强化学习 (DRL) 中，神经网络用于在具有较大或连续状态空间的环境中逼近值函数或策略。由于传统的表格方法对于此类环境是不切实际的，因此神经网络使智能体能够概括其知识并从高维输入 (如图像或传感器数据) 中学习。
例如，在深度Q学习中，神经网络近似Q函数 (动作值函数)，将状态-动作对映射到预期的未来奖励。在策略梯度方法中，神经网络用于直接对策略进行建模，该策略输出动作的概率分布。
神经网络允许深度RL解决复杂的问题，比如从原始像素、机器人或自动驾驶玩视频游戏，传统方法会失败。
强化学习中的函数逼近是什么？
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时间序列分析的常见应用有哪些？
加法和乘法时间序列模型是用于分析和预测时间序列数据的两种关键方法。这两个模型之间的主要区别在于它们如何组合数据的各个组成部分: 加法模型单独处理组成部分，而乘法模型则以反映它们彼此之间比例关系的方式组合它们。
在可加时间序列模型中，总体时
开源项目是如何处理分叉和合并的？
开放源代码项目将分支和合并视为其开发流程的基本组成部分。当开发者创建一个项目代码仓库的副本以独立进行更改时，这称为“分支”。这允许开发者进行实验、引入新功能或修复错误，而不会影响原始项目，直到他们准备好将更改贡献回去。在像GitHub这样的
神经网络中的嵌入层是什么？
用于创建嵌入的流行框架包括TensorFlow、PyTorch和Hugging Face Transformers。这些库提供了用于构建和训练神经网络的工具，这些神经网络为各种数据类型 (如文本、图像和音频) 生成嵌入。
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