深度学习用于图像分割，因为它可以通过学习复杂的空间模式和像素级关系来实现高精度。卷积神经网络 (cnn) 自动提取层次特征，使其成为分割具有不同形状、纹理和大小的对象的理想选择。像u-net和Mask r-cnn这样的高级模型即使在复杂的场景中也可以精确描绘对象边界。深度学习还受益于大型数据集和gpu，允许模型在不同条件下很好地泛化，这对于医学成像和自动驾驶汽车等应用至关重要。
目前图像分割的最新技术进展是什么？
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在强化学习中，内在动机是什么？
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
强化学习中的表格方法和函数逼近方法有什么区别？
与传统方法相比，深度强化学习 (DRL) 的主要优势在于它能够处理复杂的高维输入空间，例如原始图像，连续状态空间和大动作空间。传统的强化学习方法 (如Q学习) 在这样的环境中挣扎，因为它们需要明确的状态表示或小的离散动作空间。
DRL可以
时间序列建模中的残差是什么？
ARIMA模型 (自回归积分移动平均) 是一种用于时间序列预测的流行统计方法。它结合了三个关键组成部分 :( 1) 自回归 (AR)，它使用观察值与其过去值之间的关系; (2) 差分 (I)，通过消除趋势或季节性使时间序列平稳; (3) 移