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强化学习组成元素包括智能体、环境、策略、奖励、值函数,以及一个可选的环境模型。
选项:
A:正确;
B:错误
函数
组成
以及
发布时间:
2024-05-12 17:02:34
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1.
强化学习核心概念中,描述错误得是( ) 选项: A、状态是对环境的描述 B、动作对智能体行为的描述,必须是连续得 C、即时奖励是一个标量函数,即智能体根据当前状态 ????做出动作之后,环境会反馈给智能体一个奖励 D、策略是智能体根据环境状态????来决定下一步动作????的函数
2.
以下关于强化学习四个基本要素的描述中,错误的是( ) 选项: A:策略是从状态到行为的一种映射,它定义了智能体的行为 B:智能体总是朝着最大化奖励的方向去学习,因此奖励的设计会影响学习效果 C:价值函数是对智能体的序列决策收益的衡量,即环境在智能体每采取一个动作后给予的即时反馈 D:环境模型定义了不同状态之间的转移概率以及智能体在当前状态下采取某个动作所能获得的奖励
3.
什么是强化学习中的“奖励”?() A. 用于评估模型的指标 B. 从环境中返回给智能体的信号 C. 用于训练模型的数据 D. 描述任务的目标函数 选项: A:正确 B:错误
4.
以下关于强化学习四个基本要素的描述中,正确的是( )。选项: A:策略是从状态到行为的一种映射,它定义了智能体的行为 B:智能体总是朝着最大化奖励的方向去学习的,因此奖励的设计会影响学习效果 C:价值函数是对智能体的序列决策收益的衡量,也即环境在智能体每采取一个动作后给予的即时反馈 D:环境模型定义了不同状态之间的转移概率以及智能体在当前状态下采取某个动作所能获得的奖励
5.
【单选题】下列哪一个不是强化学习的基本要素 选项: A、奖励函数 B、环境模型 C、监督信息 D、价值函数
6.
对于有模型强化学习,下列说法正确的是? ( ) 选项: A:有模型强化学习是一类依赖于环境模型(状态转移概率和奖励函数)的强化学习算法 B:模型算法通过学习环境的模型来进行规划和决策。 C:常见的有模型学习算法包括动态规划、蒙特卡洛树搜索等。 D:常见的有模型强化学习算法包括Q-learning、SARSA等。
7.
强化学习的基本框架中,智能体通过()与环境进行交互时,环境会返给智能体一个当前的()
8.
以下关于强化学匀,错误的是()。 选项: A:强化学习通过智能生体与环境的连续交互过程,学习最优的行为策略 B:强化学习非常适合用于智能决策和博弈场景 C:强化学尔科夫决策过程无关 D:强化学习中的智能主体可以通过当前的状态和获得的奖励,采取下一步的动作
9.
哪一项不属于强化学习的要素 A: 策略 B: 智能体 C: 奖励 D: 动作
10.
原则上,使用DNN去逼近强化学习(RL)方法中的一些成分,都可称为深度强化学习(DRL)。比如用DNN近似环境状态,或用DNN去逼近价值函数、策略函数、状态转移函数、奖励函数等。
11.
学习又称再励学习、评价学习或增强学习,其基本原理是,如果智能体的某个行为策略导致环境产生正的奖赏(强化信号),那么智能体以后产生这个行为策略的趋势便会加强。
12.
强化学习与无监督学习的区别之一在于,强化学习具有环境提供的奖励信号。A.正确B.错误
13.
下列说法错误的是:选项: A:强化学习与监督学习没有区别。; B:强化学习认为,计算机单纯通过感知环境,与环境交互,并且从交互中获得评价反馈,就可以适应所处的环境。; C:强化学习的整个过程形成一个“闭环”。; D:与无监督学习相比,强化学习中环境所提供的“奖励”实际上就是监督信号。
14.
强化学习时机器学习算法的一种,就是程序或智能体(agent)通过与环境不断地进行交互学习完成从环境到动作的映射,学习的目标就是使累计回报最大化。选项: A:正确; B:错误
15.
在 AIGC 中,什么是强化学习中的奖励函数?() A.用于评估模型在每个时间步的性能 B.用于计算模型的损失函数 C.用于调整模型的参数 D.用于选择动作的函数 选项: A:正确 B:错误
16.
【单选题】在 AIGC 中,什么是强化学习中的奖励函数?()A.用于评估模型在每个时间步的性能B.用于计算模型的损失函数C.用于调整模型的参数D.用于选择动作的函数 选项: A:正确 B:错误
17.
考虑智能体函数与智能体程序的差异,从下列陈述中选择正确的答案() 选项: A、智能体程序包含智能体函数 B、一个智能体函数实现一个智能体程序 C、智能体程序与智能体函数没有任何关系 D、一个智能体程序实现一个智能体函数
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