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- 1.在本课程内容范围内，“在状态s，按照某个策略采取动作a后在未来所获得反馈值的期望”，这句话描述了状态s的（ )? 采样函数价值函数策略优化动作-价值函数
- 2.在本课程内容范围内，“在状态s，按照某个策略行动后在未来所获得反馈值得期望”，这句话描述了状态s的（ ) 选项： A、策略优化 B、价值函数 C、动作-价值函数 D、采样函数
- 3.在本课程内容范围内，“在状态s，按照某个策略采取动作a后在未来所获得反馈值的期望”，这句话描述了状态s的（ )选项： A:动作-价值函数; B:策略优化; C:价值函数; D:采样函数
- 4.在Q-Learning中，所谓的Q函数是指? 状态值函数动作值函数状态动作函数策略函数
- 5.在Q-Learning中,所谓的Q函数是指()。 选项：状态动作函数#状态值函数#动作值函数#策略函数
- 6.在Q-Learning中，所谓的Q函数是指? 动作值函数状态值函数状态动作函数策略函数
- 7.在Q-Learning中，所谓的Q函数是指（）。 选项： A、状态动作函数 B、状态值函数 C、动作值函数 D、策略函数
- 8.在Q-Learning中,所谓的Q函数是指()。 选项：A、状态动作函数 B、状态值函数 C、动作值函数 D、策略函数
- 9.在Q-Learning中，所谓的Q函数是指（）。 选项：A：状态动作函数 B：状态值函数 C：动作值函数 D：策略函数
- 10.在Q-Learning中，所谓的Q函数是指（）。A、状态动作函数B、状态值函数C、动作值函数D、策略函数
- 11.18在Q-Learning中,所谓的Q函数是指()。 选项：A、状态动作函数|B、状态值函数|C、动作值函数|D、策略函数
- 12.3.在Q-Learning中,所谓的Q函数是指()。A 选项：A、状态动作函数|B、状态值函数|C、动作值函数|D、策略函数
- 13.【单选题】在Q-Learning中,所谓的Q函数是指（）。 选项： A、状态动作函数 B、状态值函数 C、动作值函数 D、策略函数
- 14.马尔科夫决策过程由哪几个元素来表示选项： A:状态、动作、转移概率、策略、折扣因子; B:状态、动作、转移概率、折扣因子、回报函数; C:状态、动作、输入、输出、回报函数; D:状态、动作、值、策略、回报函数
- 15.在强化学习中，可以通过如下操作得到一个最优的策略（ ） 选项： A、在每一步中，当位于当前状态时，总是采取一个动作，使得采取该动作后，在未来可获得反馈值的最大期望。 B、在每一步中，当位于当前状态时，总是采取一个动作，使得采取该动作后，马上获得最大反馈值 C、在每一步中，当位于当前状态时，总是随机采取一个动作 D、在每一步中，当位于当前状态时，总是采取一个动作，使得采取该动作后，在到达终止状态时，该终止状态可获得最大期望。
- 16.Q函数Q(s, a)是指在一个给定状态s下，采取某一个动作a之后，后续的各个状态所能得到的回报的___。? 最大值期望值最小值总和
- 17.Q函数Q(s, a)是指在一个给定状态s下，采取某一个动作a之后，后续的各个状态所能得到的回报的___。? 期望值最大值总和最小值
- 18.Q函数Q(s, a)是指在一个给定状态s下，采取某一个动作a之后，后续的各个状态所能得到的回报的___。? 最大值最小值期望值总和
- 19.Q函数Q(s,a)是指在一个给定状态s下,采取某一个动作a之后,后续的各个状态所能得到的回报的()。 选项： A:期望值 B:最大值 C:最小值 D:总和
- 20.15、Q函数Q(s,a)是指在一个给定状态s下,采取某一个动作a之后,后续的各个状态所能得到的回报的()。 选项： A:期望值 B:最大值 C:最小值 D:总和
- 21.Q函数Q（s，a）是指在一个给定状态s下，采取某一个动作a之后，后续的各个状态所能得到的回报的（）。 选项：A：期望值 B、B：最大值 C、C：最小值 D、D：总和
