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目标学习法
目标学习法是深度学习中一种最重要的方法。它允许模型在最终的目标函数上进行训练，而不需要对中间变量进行明确的建模和确定。这样的训练能够加速训练过程，节省计算资源。
目标学习法中使用了一种“环境-行为”的结构，该结构集成了环境信息和行为反馈以及模型参数，使模型能够快速收敛。当模型接收到一组输入数据时，它会根据训练过程中强化的规则来对它进行处理，并通过与信息相关的反馈来学习最佳预测结果。
目标学习法在机器学习任务中应用广泛，在推理中可以用来实现高效的决策，而在解决生成问题中则可以有效的提高模型的准确性与精度。
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