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？
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神经网络是如何驱动语音识别的？
每层神经元的数量取决于模型需要学习的特征的复杂性。更多的神经元允许网络捕获复杂的模式，但太多会导致过度拟合。一种常见的方法是从较少的神经元开始，并在监视验证性能的同时逐渐增加。
输入层和输出层具有基于数据维度和任务要求的固定大小。对于隐藏
在无服务器工作流中，API 的角色是什么？
“API在无服务器工作流中扮演着至关重要的角色，促进了不同服务、应用程序和功能之间的通信。在无服务器架构中，开发者使用由特定事件触发的函数构建应用程序，这些事件可能是HTTP请求或消息队列信号。API（应用程序编程接口）作为连接器，使这些函
AutoML可以优化模型以在边缘设备上部署吗？
“是的，AutoML可以优化模型以便在边缘设备上部署。与传统服务器相比，边缘设备，如智能手机、物联网传感器和嵌入式系统，具有处理能力、内存和电池寿命等资源的限制。AutoML通过自动化模型开发过程中的各种步骤，包括超参数调优和模型选择，促进