🚀 高级机器学习技术解析

💡 深度学习架构演进

深度学习作为机器学习的分支，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得突破。常见的模型包括：

• 卷积神经网络（CNN）：擅长处理网格状数据（如图像）
• 循环神经网络（RNN）：适用于序列数据建模
• Transformer：通过自注意力机制革新自然语言处理

🧠 强化学习核心机制

强化学习通过试错与环境交互，优化决策策略。关键要素包括：

1. 奖励函数：定义目标的量化标准
2. Q-learning：基于价值的算法范式
3. 深度强化学习：结合深度网络处理复杂状态空间

🌐 自然语言处理技术

NLP技术使机器能够理解人类语言，主要方向有：

• 词向量（Word Embedding）：如Word2Vec、GloVe
• 预训练模型：如BERT、RoBERTa
• 对话系统：基于序列到序列的生成模型

📚 延伸阅读

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