AI 架构是构建人工智能系统的基础，它决定了系统的性能、可扩展性和维护性。以下是一些常见的 AI 架构及其特点：
常见架构
- 监督学习架构：使用带有标签的数据进行训练，如神经网络。
- 无监督学习架构：使用未标记的数据进行训练，如聚类算法。
- 强化学习架构：通过与环境交互学习最优策略。
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神经网络
神经网络是 AI 架构中的一种，它模仿人脑神经元的工作原理，通过多层处理信息。
聚类算法
聚类算法用于将数据分组，以便更好地理解数据之间的关系。
强化学习
强化学习是一种通过奖励和惩罚来训练模型的方法。
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