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？
继续阅读
分区在关系数据库中扮演什么角色？
在关系数据库中，分区是一种通过将大型数据库表划分为更小、更易管理的部分（称为分区）来提高性能、可管理性和可扩展性的策略。每个分区可以独立处理，这样可以提高查询性能，因为许多查询只需访问相关的分区，而不需要扫描整个表。例如，通过年度对销售表进
您如何处理训练中的类别不平衡问题？
注意机制在进行预测时优先考虑输入数据的重要部分。通过为输入元素分配权重，网络将重点放在相关特征上，而忽略不相关的特征。
在像转换器这样的序列模型中，注意力捕获单词之间的依赖关系，而不管它们的位置。例如，自我注意计算序列内的关系，从而实现翻
基准测试如何衡量分布式数据库中的网络争用？
"基准测试通过模拟工作负载来评估分布式数据库中的网络争用，这些工作负载强调了节点之间的通信路径。当分布式数据库中的多个节点试图同时读取或写入相同的数据时，可能会出现争用现象，导致延迟增加和吞吐量减少。基准测试工具生成不同规模的特定查询或事务