自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉之间的主要区别在于它们处理的数据类型。NLP专注于理解和生成人类语言，分析文本数据以执行翻译，情感分析和文本摘要等任务。另一方面，计算机视觉处理图像和视频等视觉数据，执行对象检测，图像分割和面部识别等任务。虽然这两个领域都利用人工智能技术，但NLP主要使用像BERT这样的转换器，而计算机视觉通常依赖于卷积神经网络 (cnn) 和视觉转换器 (ViTs)。
边界框在物体检测中扮演什么角色？
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强化学习 (RL) 有很多优点，但它也有很大的局限性，开发人员应该注意。一个关键问题是许多RL算法的高样本效率低下。这些算法通常需要与环境进行大量交互才能学习有效的策略。例如，训练代理人玩像围棋这样的复杂游戏可能需要数千个游戏才能达到合理的
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强化学习 (RL) 可以通过结合适应随时间变化的条件的机制来有效地解决非平稳环境。非平稳环境是指潜在的系统动力学，奖励结构或状态分布可以随着代理与它们的交互而改变的环境。为了管理这些变化，RL算法必须灵活，并且能够根据新信息更新其策略，从而
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