下列有关强化学习方法的说法正确的是()。
A: 基于值函数强化学习通过不断评价一个行为的好坏进而改进策略,最终将得到一个期望回报很高的策略。
B: 基于策略的强化学习主要用来解决状态空间过大或者不连续的情形。
C: 深度强化学习能够实现高维度原始输入数据的感知和决策控制。现在越来越多应用于机器人领域。
D: 基于策略的强化学习直接优化目标函数，对策略进行参数化表示，与值函数相比，策略化参数的方法更简单，更容易收敛。
A: 基于值函数强化学习通过不断评价一个行为的好坏进而改进策略,最终将得到一个期望回报很高的策略。
B: 基于策略的强化学习主要用来解决状态空间过大或者不连续的情形。
C: 深度强化学习能够实现高维度原始输入数据的感知和决策控制。现在越来越多应用于机器人领域。
D: 基于策略的强化学习直接优化目标函数，对策略进行参数化表示，与值函数相比，策略化参数的方法更简单，更容易收敛。
举一反三
- 直接策略的RL直接优化目标函数，对策略进行参数化表示，与值函数相比，策略化参数的方法更简单，更容易收敛。（ ）
- 强化学习的方法主要有()A.()基于价值的强化学习(Value-based()RL)B.()基于策略的强化学习(Policy-based()RL)C.()深度强化学习(DRL)D.()逆强化学习(Inverse()RL)
- 深度强化学习是深度学习与强化学习的结合。在深度强化学习中，神经网络被用来进行哪个函数的学习？ A: 贪心策略函数 B: 蒙特卡洛采样函数 C: q函数 D: Bellman方程
- 深度强化学习是直接从高维原始数据学习控制策略
- 在强化学习中，通过哪两个步骤的迭代，来学习得到最佳策略（ ） A: 策略优化与策略评估 B: 动态规划与Q-Learning C: 价值函数计算与动作-价值函数计算 D: Q-learning 与 贪心策略优化