第8章 - 强化学习与PyTorch 客观题： 1、什么是强化学习的主要组成部分？ A. 环境和代理 B. 生成器和鉴别器 C. 编码器和解码器 D. 教师和学生 答案: A 2、在强化学习中，什么是奖励函数？ A. 用于生成数据的函数 B. 用于优化模型的函数 C. 用于评估代理行为的函数 D. 用于初始化代理的函数 答案: C 3、什么是 Q-learning 中的 Q 值？ A. 质量评估值 B. 查询值 C. 速度值 D. 环境状态值 答案: A 4、什么是 Policy Gradient 方法的核心思想？ A. 优化价值函数 B. 优化策略函数 C. 优化模型参数 D. 优化环境 答案: B 5、在强化学习中，什么是状态（state）？ A. 代理的内部配置 B. 环境的当前配置 C. 奖励的累积值 D. 代理的目标 答案: B 6、什么是 DQN（Deep Q-Network）？ A. 使用深度学习优化 Q-learning B. 用于图像分类的网络 C. 用于文本生成的网络 D. 使用深度学习优化策略梯度 答案: A 7、在强化学习中，什么是行动（action）？ A. 代理对环境状态的评估 B. 代理在环境中采取的步骤 C. 环境返回给代理的奖励 D. 代理的学习率 答案: B 8、什么是回合（episode）在强化学习中的意义？ A. 一系列状态和动作序列 B. 一系列奖励和惩罚 C. 一次模型训练迭代 D. 一次模型验证 答案: A 9、在强化学习中，什么是探索和利用的问题？ A. 如何选择最佳行动 B. 如何平衡尝试新行动和坚持已知有效行动 C. 如何最快地找到目标 D. 如何避免过拟合 答案: B 10、在强化学习中，什么是 Markov 决策过程（MDP）？ A. 一种优化算法 B. 一种数据结构 C. 一种用于描述环境的数学模型 D. 一种用于描述代理的数学模型 答案: C 11、在强化学习中，什么是值函数（Value Function）？ A. 衡量代理性能的函数 B. 衡量环境状态的函数 C. 衡量代理和环境交互的长期奖励的函数 D. 衡量代理速度的函数 答案: C 12、什么是 Monte Carlo 方法在强化学习中的应用？ A. 用于训练生成器 B. 用于训练鉴别器 C. 用于估计值函数 D. 用于优化模型参数 答案: C 13、在使用 PyTorch 进行强化学习时，哪个组件通常用于定义奖励函数？ A. torch.nn B. torch.optim C. 用户自定义函数 D. torch.utils.data 答案: C 14、在强化学习中，什么是离散和连续动作空间？ A. 离散是有限数量的行动，连续是无限数量的行动 B. 离散是无限数量的行动，连续是有限数量的行动 C. 离散是单一行动，连续是多个行动 D. 离散和连续都是有限数量的行动 答案: A 15、什么是 epsilon-greedy 策略？ A. 总是选择最佳行动 B. 总是选择随机行动 C. 以 \epsilonϵ 的概率选择随机行动，以 1-\epsilon1−ϵ 的概率选择最佳行动 D. 以 \epsilonϵ 的概率选择最佳行动，以 1-\epsilon1−ϵ 的概率选择随机行动 答案: C 16、在强化学习中，什么是 Sarsa 算法？ A. 一种基于模型的强化学习算法 B. 一种用于优化鉴别器的算法 C. 一种用于优化生成器的算法 D. 一种基于时序差分学习的强化学习算法 答案: D 17、在强化学习中，什么是贝尔曼方程（Bellman Equation）？ A. 一种用于描述奖励函数的方程 B. 一种用于描述值函数的方程 C. 一种用于描述策略的方程 D. 一种用于描述环境的方程 答案: B 18、什么是经验回放（Experience Replay）？ A. 存储并重用之前的经验来训练模型 B. 忘记之前的经验并从新的经验中学习 C. 分析之前的经验并手动调整模型参数 D. 将所有经验存储在数据库中，但不用于训练 答案: A 19、在强化学习中，什么是 multi-armed bandit 问题？ A. 一种用于测试代理耐心的问题 B. 一种用于测试代理智力的问题 C. 一种用于测试代理决策能力的简化问题 D. 一种用于测试代理记忆力的问题 答案: C 20、在强化学习中，什么是策略迭代（Policy Iteration）？ A. 不断优化值函数的过程 B. 不断优化策略的过程 C. 不断优化模型参数的过程 D. 不断优化环境的过程 答案: B 简答题： 1、请简述强化学习的基本组成元素和工作流程。 答案: 强化学习的基本组成元素包括代理（Agent）和环境（Environment）。代理在环境中执行行动（Action），环境反馈状态（State）和奖励（Reward）。工作流程一般是：代理观察当前状态，基于某种策略或算法选择一个行动，执行这个行动，然后环境返回新的状态和奖励，代理根据这些信息更新其策略。 2、什么是 Q-learning 和 Policy Gradient，它们有什么不同？ 答案: Q-learning 是一种值迭代算法，旨在优化代理根据当前状态和行动可以获得的预期未来奖励（Q值）。Policy Gradient 是一种直接优化决策策略的算法。两者的主要区别在于 Q-learning 关注优化值函数，而 Policy Gradient 直接优化选择行动的策略。 3、请简述在使用 PyTorch 进行强化学习时，通常需要注意哪些实现细节。 答案: 使用 PyTorch 进行强化学习时，需要注意如下几点：1) 确保奖励函数和状态转换逻辑正确无误；2) 确保神经网络模型结构和输入输出维度与问题设置相匹配；3) 使用适当的优化器和学习率；4) 注意可能的梯度消失或爆炸问题，可能需要梯度裁剪或更复杂的网络结构；5) 考虑是否需要使用经验回放或其他高级技术来稳定训练。 |
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