第四章测试
1.强化学习是一种在线的、无导师机器学习方法。( )
A:错 B:对
答案:B
2.强化学习Agent的唯一目标就是最大化在长期运行过程中收到的总奖赏。( )
A:错 B:对 3.值迭代和策略迭代都是解决马尔可夫决策过程的标准算法。( )
A:对 B:错 4.时间差分学习方法是一种模型相关的算法。( )
A:对 B:错 5.深度学习、神经网络和Q学习都可以用于轨迹规划。( )
A:对 B:错 6.Q-learning算法中,Q函数是( )
A:估值函数 B:状态函数 C:奖励函数 D:状态-动作值函数 7.Q(s,a)是指在给定状态s的情况下,采取行动a之后,后续的各个状态所能得到的回报( )
A:总和 B:期望值 C:最大值 D:最小值 8.在强化学习过程中,学习率越大,表示采用新的尝试得到的结果比例越( ),保持旧的结果的比例越()
A:大,小 B:小,小 C:小,大 D:大,大 9.在强化学习的过程中,( )能够在稍微偏离目前最好策略的基础上,尝试更多策略,()能够运用目前最好的策略,获取更高的奖励
A:利用,输出 B:利用,探索 C:探索,输出 D:探索,利用 10.在epsilon-greedy算法中,epsilon的值越大,采取随机动作的概率越( ),采用当前Q函数最大动作的概率越()
A:大,大 B:小,小 C:小,大 D:大,小

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