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
群体智能能否模拟社会行为？
“是的，群体智能可以有效地模拟社会行为。群体智能是一个概念，源于观察鸟类、鱼类和昆虫等动物群体如何集体互动和做出决定。通过模仿这些自然行为，开发者可以创建模型，模拟个体代理之间的复杂社会互动，这些代理可以代表社交媒体用户到市场参与者的各种角
SaaS平台如何管理实时更新？
"SaaS平台通过事件驱动架构、WebSockets和高效的数据同步技术来管理实时更新。事件驱动架构使系统能够立即对变化作出响应。当用户进行更改，例如在协作工具中更新文档时，会生成一个特定事件。这会触发系统的其他组件处理更新，确保所有相关用
变压器在生成嵌入中的作用是什么？
“变换器在生成嵌入方面发挥着至关重要的作用，因为它们利用其独特的架构并行处理数据，而不是线性处理。与传统方法可能依赖固定或手工制作的嵌入不同，变换器利用自注意力机制创建输入数据的上下文化表示，如单词或句子。这意味着由变换器生成的嵌入捕捉了单