DeepSeek模型解释与可视化
深度学习模型常被视为“黑盒”，其决策过程难以理解，但在医疗、金融等高风险领域，理解模型决策至关重要。DeepSeek提供多种工具和方法，帮助解释和可视化模型的决策过程。本文介绍如何使用DeepSeek进行特征重要性分析、中间层可视化、局部解释（如LIME和SHAP）及训练过程监控，并通过代码示例详细讲解这些技巧，助力你掌握模型解释与可视化的方法。
DeepSeek多智能体强化学习
多智能体强化学习（MARL）是强化学习的重要分支，专注于训练多个智能体在复杂环境中协同或竞争。与单智能体不同，MARL需考虑智能体间的交互与协作，更具挑战性。DeepSeek提供强大工具和API，助力高效构建和训练MARL模型。本文将详细介绍使用DeepSeek进行MARL的方法，并通过代码示例帮助读者掌握相关技巧。内容涵盖多智能体环境的构建、Q学习和DQN智能体的定义与训练，以及常见问题的解决方案。