模型优化技巧 🔧
- 正则化方法：如L1/L2正则化防止过拟合
- 梯度提升：XGBoost、LightGBm等框架通过迭代优化模型
- 分布式训练：利用多GPU/TPU加速模型训练过程
深度学习前沿 🌐
- Transformer架构：成为自然语言处理和视觉任务的核心
- 自监督学习：通过预训练减少对标注数据的依赖
- 神经网络剪枝：提升模型效率与部署能力
强化学习应用 🕹️
- Q-learning算法：通过奖励机制训练智能体决策
- 深度强化学习：结合深度网络处理高维状态空间
- 多智能体系统：实现复杂环境下的协作与竞争
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