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？
继续阅读
在少样本学习中，增强是如何工作的？
“少样本学习中的数据增强是一种用于增强训练数据多样性的技术，即使在只有有限示例可用的情况下。少样本学习的重点是构建能够从少量训练示例中进行概括的模型，这意味着传统的依赖于大型数据集的训练方法不可行。数据增强通过人工增加数据集来克服这一限制。
预测性异常检测和反应性异常检测之间有哪些区别？
预测性和反应性异常检测是识别数据中不寻常模式的两种不同方法，各自适用于不同场景。预测性异常检测侧重于在异常发生之前预测其出现。它利用历史数据和机器学习模型来识别模式和趋势，使系统能够根据预测的行为标记潜在问题。例如，如果系统记录了正常的流量
嵌入在问答系统中是如何使用的？
嵌入在问答系统中发挥着至关重要的作用，通过将文本数据转换为机器学习模型可以理解的数值表示。实际上，嵌入是捕捉单词、句子甚至整个文档语义含义的向量。当用户输入一个问题时，系统会将该问题转换为一个嵌入。这使得系统能够识别该问题与数据库中各种答案