强化算法之所以重要，是因为它是强化学习中策略梯度方法最简单、最直接的实现方式之一。通过使用蒙特卡洛抽样来计算收益，通过估计预期收益相对于策略的梯度来更新策略参数。
该算法的工作原理是生成轨迹 (情节)，然后计算每个轨迹的总奖励。使用以下更新规则更新策略参数以增加导致更高奖励的操作的概率: θ ← θ α * ∇θ log π(a
SARSA在强化学习中是什么？
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"当前的视觉-语言模型（VLMs）在为复杂场景生成描述时面临多个限制。一个主要挑战是准确理解多个对象之间的空间关系和相互作用的困难。例如，在描绘繁忙街道的场景中，有行人在走动，停车的汽车和一只狗在追逐一个球，VLM可能会很难识别哪个对象与哪
修剪如何影响嵌入？
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像BERT和GPT这样的模型使用tr
大数据如何影响商业智能？
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