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前馈神经网络是种最简单的神经网络形式，它通过多层感知器来实现输入到输出的映射。卷积神经网络则是种专门用于处理图像数据的神经网络，它通过卷积层和池化层来提取图像特征。循环神经网络则是种用于处理序列数据的神经网络，它通过记忆单元来捕捉序列中的时序信息。


强化学习：是种让智能体通过与环境交互来学习策略的技术。在强化学习中，采取行动来获得奖励或惩罚，并根据这些反馈来调整自己的策略，以最大化累积奖励。经典算法归类： 值迭代算法：-、等。


这些算法通过估计每个状态-动作对的价值来找到最优策略。-是种离策略算法，它使用最大的预期奖励来更新值。则是种在策略算法，它使用实际采取的行动来更新值。 策略梯度算法：、-等。这些算法直接对策略 南非电话号码 进行参数化，并通过梯度上升来最大化期望奖励。


是种基于蒙特卡罗采样的策略梯度算法，它使用奖励的累积和来更新策略参数。-则是种结合了值函数和策略梯度的算法，它同时使用值函数来估计状态值，并使用策略梯度来更新策略参数。 ：算法、算子和模型的定义和区别 . 定义 算法：是组明确规定的计算步骤，用于解决特定类型的问题或执行特定类型的计算。