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
自然语言处理（NLP）是什么？
NLP通过分析非结构化数据来识别潜在威胁、异常或指示风险的模式，从而增强风险管理。例如，金融机构使用NLP来分析新闻文章，收益报告或客户反馈，以检测市场波动或新出现的风险。情绪分析在有关公司或行业的报告或社交媒体讨论中标记负面情绪，从而实现
协同过滤矩阵是怎样的？
推荐系统的多样性通过引入更广泛的选项来显著增强用户体验，这可以提高用户满意度和参与度。当推荐是多种多样的时，用户更有可能发现他们在更同质的列表中可能没有遇到的新的兴趣和偏好。这不仅仅是提供受欢迎的商品; 它确保用户收到反映其口味不同方面的个
实施群体智能面临哪些挑战？
“群体智能是指去中心化系统的集体行为，该系统通常由许多相互之间以及与环境局部互动的代理组成。实现群体智能可能会面临一些挑战。一个主要问题是设计能够高效模拟自然群体行为的算法的复杂性，例如在蚁群或鸟群中观察到的行为。例如，尽管一些启发性的例子