强化学习中的引导是指使用状态或动作的值的估计来更新其他状态或动作的值。而不是等待最终的奖励来完成一个序列，引导允许代理使用其当前的知识逐步更新其估计。
例如，在时间差异 (TD) 学习中，代理使用下一个状态的当前值估计来更新其q值，而不是等待最终奖励。这允许代理通过使用部分信息而不是等待整个情节结束来更快地改进其策略。
引导是许多RL算法中的一项基本技术，因为它可以加快学习过程并帮助代理更有效地适应环境
强化学习中的奖励塑形是什么？
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物体大小在图像识别中重要吗？
使用计算机视觉技术从图像中提取属性，通常由机器学习或深度学习模型提供支持。这些属性可以包括颜色、形状、纹理或特定对象类别等特征。
像cnn这样的深度学习模型通过在不同层生成的特征图自动学习和提取属性。例如，在面部识别中，可以使用预先训练的
神经网络在生成嵌入方面的作用是什么？
嵌入在训练期间随着模型学习基于输入数据调整向量表示而演变。最初，嵌入通常用随机值或预先训练的向量初始化，并且随着时间的推移，模型微调这些嵌入以最小化损失函数。例如，在像Word2Vec这样的单词嵌入模型中，每个单词的嵌入以随机值开始，但是随
CaaS如何确保容器安全？
“容器即服务（CaaS）平台提供多种机制以确保容器安全，重点关注访问控制、隔离和持续监控。首先，CaaS平台实施严格的访问控制，以管理谁可以部署和管理容器。这通常涉及与身份和访问管理系统的集成，使组织能够为用户和组设置权限。例如，开发人员可