看到这道题题主希望用简单的例子介绍Q-learning,于是就想通过小鸟的例子,介绍一下Q-learning的过程。 问题分析 让小鸟学习怎么飞是一个强化学习(reinforcement learning)的过程,强化学习中有状态(state)、动作(action)、奖赏(reward)这三个要素。智能体(Agent,在这里就是指我们聪明的小鸟)需要根据当前状态来采取动作...
DQN对传统Q-learning做了三处改进:( )。 A. 利用深度卷积神经网络逼近值函数 B. 利用了经验回放对强化学习的学习过程进行训练 C. 独立设置了目标网络来单独处理时间差分算法中的TD偏差 D. 解决了Q-Learning 对价值的过高估计的问题 点击查看答案 你可能感兴趣的试题 ...
题目 以下有关DQN的说法错误的是( )。 A.DQN与 Q-leanring类似,都是基于值迭代的算法B.DQN在训练过程中使用经验回放机制,在线处理得到的转移样本C.Deep Learning与 Reinforcement Learning结合这成为了DQND.当状态和动作空间是高维连续时,Q-Table的使用会变得十分简单 答案 D 解析 收藏...
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