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
大型语言模型（LLMs）可以用于编码辅助吗？
神经网络，特别是卷积神经网络 (cnn)，是现代图像识别系统的核心。Cnn被设计用于处理网格状数据 (如图像)，使其在检测图像中的边缘、纹理和对象形状等模式方面表现出色。这些网络可以高精度地对图像进行分类或定位对象。
在图像识别中，cnn
云API在应用开发中扮演什么角色？
"云 API 在应用开发中发挥着关键作用，为开发者提供了与云服务交互的标准化方式。这些 API 使应用程序能够连接各种云资源，例如存储、计算能力和数据库，而无需担心底层基础设施的复杂性。例如，使用像亚马逊 S3 这样的云存储 API，开发者
您如何处理信息检索数据集中的噪声？
比较信息检索 (IR) 系统涉及根据相关性，效率和准确性等多个指标评估其性能。用于比较的关键指标包括精度、召回率、F1分数和平均精度 (MAP)。这些度量评估IR系统响应于查询而检索相关文档的程度。
此外，可以在处理大规模数据集的能力，处