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
构建多智能体系统的流行框架有哪些？
多智能体系统（MAS）旨在使多个交互代理共同工作，以解决复杂问题。在这一领域，出现了几种流行的框架，帮助开发者有效地创建、管理和模拟这些系统。其中最著名的框架包括JADE（Java代理开发框架）、Jason和PySC2，它们各自适应不同的需
组织如何优化灾难恢复成本？
“组织通过全面评估自身需求、利用自动化技术以及结合云资源和本地资源的正确组合来优化灾难恢复（DR）成本。首先，进行风险评估以识别潜在威胁及其对业务的影响是至关重要的。通过了解最关键的应用程序和数据，组织可以优先保护哪些系统，并根据其重要性分
SaaS平台如何管理API速率限制？
SaaS（软件即服务）平台管理API的请求速率限制，以确保公平使用、优化性能和维持服务器稳定性。速率限制是一种技术，它限制用户或应用在指定时间内能够向API发出的请求数量。例如，一个平台可能允许用户每分钟发出100个请求。如果用户超过这一限