pytorch cuda12.4版本下载经验分享（不用清华源）

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KL散度在机器学习的各个领域扮演了至关重要的角色。它帮助我们在建模、推断和优化中找到合理的近似解，从而实现更有效的学习。无论是在最大似然估计中引导模型参数的学习，还是在变分推断中处理复杂的后验分布，KL 散度以其独特的非对称性和信息理论背景为我们提供了一种强有力的工具。正如 KL散度最初的设计一样，在机器学习中，我们始终在追求通过最小化与真实分布的“距离”，来更好地理解和近似这个复杂的世界。

在强化学习的某些任务环境中这些环境可能会非常复杂，依靠单纯的强化学习已经无法满足需要，这个时候就需要引入深度学习来帮忙了。在这里推荐一个非常好用的强化学习库，stable_baselines3库，里面内置了一堆好用的RL算法，DQN，PPO等等都在里面，真正做到开箱即用。最经典的深度强化学习算法就是DQN算法，在这个算法提出后又发展出了double DQN，分布dqn，彩虹dqn等等一系列dqn衍

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互信息（MI）简要介绍

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