在强化学习中，政策上和政策外方法在如何处理用于学习和决策的策略上有所不同。
On-policy方法了解代理当前遵循的策略的值。在这些方法中，代理使用由其正在探索的策略生成的数据来更新其策略。这方面的一个例子是SARSA，其中代理的当前策略直接影响其学习。
另一方面，非策略方法独立于代理的当前行为来学习最优策略的值。这允许代理从不同策略生成的数据中学习，从而使其能够探索各种策略。Q-learning是策略外学习的一个示例，其中代理从过去的经验或另一种策略中学习，同时仍以最佳策略为目标。
如何防止强化学习模型过拟合？
继续阅读
如何为大规模数据集扩展知识图谱？
与传统关系数据库相比，图形数据库提供了几个关键优势，主要源于其直观的结构和处理复杂关系的能力。最重要的好处之一是它们在表示数据方面的灵活性。在图形数据库中，数据被存储为节点 (实体) 和边 (关系)，这些节点和边 (关系) 可以很容易地演变
GPT-4与GPT-3有什么不同？
Matryoshka嵌入是NLP中的一种层次表示形式，其中嵌入被结构化以反映概念之间的嵌套或分层关系。这个名字的灵感来自Matryoshka玩偶，较小的玩偶可以放入较大的玩偶中，象征着分层的遏制。
这些嵌入捕捉了单词或短语可以在不同粒度级
神经网络是如何应用于金融预测的？
神经网络通过学习专注于有意义的模式而忽略不相关的信息来处理嘈杂的数据。在训练期间，网络将其预测与实际标签之间的误差降至最低，逐渐学习识别和优先考虑对准确预测贡献最大的特征。
像正则化和数据增强这样的技术可以提高对噪声的鲁棒性。例如，dro