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判断题 取值为负数的生存奖励总可以用小于1的衰减因子表示.( )
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学科：[共享课]人工智能
时间：2025-05-11 00:21:54
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Q-learning的一个推广假设MDP问题的状态空间为S,动作空间为A,奖励函数为R(s, a, s'),衰减因子为<img src="https://tihai-oss-cloud.itihey.com/img/6494510fd9def2a2b5ff2ece65f0aa59.png">.我们的最终目标是学习一种机器人可以在现实世界中使用的策略.然而我们只能获得模拟软件的数据而非真实机器人的数据.该模拟软件是根据转移模型<img src="https://tihai-oss-cloud.itihey.com/img/11957ae58492f97996dbe380ad9ef63e.png">建立的,该模型与真实机器人转移模型<img src="https://tihai-oss-cloud.itihey.com/img/d445a3eb7e7399e60d0b14c9be70fd97.png">不同.在不改变仿真模拟软件的情况下,我们希望使用从模拟器中提取的样本来学习我们的真实机器人的q值.Q-learning的更新公式可以写为:<img src="https://tihai-oss-cloud.itihey.com/img/064d3e5c1d221745132312e5fea65740.png">假设样本是从仿真模拟软件中抽取,则可以学到真实世界Q值得q值更新函数为:( )A. <img src="https://tihai-oss-cloud.itihey.com/img/2805907a1e7b9a0547b332877297e4ae.png">B. <img src="https://tihai-oss-cloud.itihey.com/img/8a95a2284af97c60bbac298893a22bf8.png">C. <img src="https://tihai-oss-cloud.itihey.com/img/4ba696f660ebea22ad4fedd4feffe342.png">D. <img src="https://tihai-oss-cloud.itihey.com/img/e00b40e10d3a0eef658f14bc64d5a6c0.png">
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似然权重、马尔可夫蒙特卡洛方法这样的随机近似技术,可以对网络的真实后验概率进行合理估计,并能够比精确算法处理规模大得多的网络.( )A. 对B. 错
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