随着科技的发展，社区中模型的应用也经历了多次变革。本文将简要回顾社区历史上的几种主要模型及其比较。
早期模型
人工神经网络 (ANN)
- 优点：基础性强，可以处理非线性问题。
- 缺点：训练复杂，难以解释。
支持向量机 (SVM)
- 优点：泛化能力强，适用于小样本学习。
- 缺点：对参数敏感，可能过拟合。
现代模型
深度学习
- 优点：能够自动学习特征，处理复杂任务。
- 缺点：计算量大，对数据要求高。
强化学习
- 优点：能够处理动态环境，学习策略。
- 缺点：收敛速度慢，需要大量样本。
模型比较
| 模型类型 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| ANN | 基础强 | 训练复杂 |
| SVM | 泛化强 | 参数敏感 |
| 深度学习 | 自动学习 | 计算量大 |
| 强化学习 | 动态环境 | 收敛慢 |
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