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2026/7/24 16:37:03
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强化学习通过智能体与环境不断交互试错,学习最优决策策略,以最大化长期累积奖励。其过程类似人类学习,不断调整行为以获得更好反馈。强化学习常用于游戏 AI、机器人控制、自动驾驶决策,是实现序列决策智能的重要方向。
模糊逻辑处理不确定信息,模拟人类近似推理方式,适用于难以精确建模的系统,如家电控制、交通调度。模糊逻辑提升 AI 对复杂现实场景的适应性,在控制领域广泛应用,增强系统鲁棒性与人性化程度。
损失函数衡量模型预测与真实值的差距,指导参数优化。分类任务常用交叉熵损失,回归任务常用均方误差。通过反向传播与梯度下降不断最小化损失,使模型逐步收敛,是机器学习训练的基本范式。
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