1.单词
神经网络词汇两遍读
2.翻译
Adam优化器的核心特点可以归纳为以下几点： 1. 自适应学习率 对不同参数自动调整学习率，不用手动逐参数调参，对稀疏梯度、不同量级的梯度都适配良好。 2. 结合动量思想 同时利用梯度的一阶矩（动量方向）和二阶矩（梯度波动）估计，兼顾收敛速度和稳定性。 3. 实现与计算友好 实现简单，计算效率高，内存占用低，适合大规模深度学习模型和海量数据场景。 4. 超参数鲁棒性强 默认超参数适配绝大多数任务，调参成本远低于SGD等传统优化器。 5. 存在局限性 部分场景下容易出现收敛到次优解、学习率过早衰减的问题；权重衰减处理存在缺陷，后续衍生出AdamW等改进版本解决该问题。
强化学习是一种用于解决序列决策问题的有效方法。在该框架中，智能体通过采取行动与环境进行交互，并获得相应的奖励反馈。其目标是学习一种最优策略，以最大化长期累计奖励。与监督学习不同，强化学习不依赖标注数据，而是通过不断试错来优化决策能力。常用方法包括Q学习和策略梯度方法。随着深度神经网络的引入，深度强化学习在复杂任务中取得了显著成果，例如游戏对战、机器人控制和自动化系统。然而，强化学习仍面临样本效率低和训练过程不稳定等挑战，这些问题也是当前研究的重点方向
3.代码模拟题
10道代码提