130.《深度强化学习中探索-利用平衡策略的正则化方法研究》

130.《深度强化学习中探索-利用平衡策略的正则化方法研究》单项选择题（每题1分，共30题）1.在深度强化学习中，探索-利用平衡策略的主要目的是什么？A.提高模型的泛化能力B.平衡探索和利用之间的冲突C.减少训练时间D.增强模型的稳定性2.下列哪种方法常用于深度强化学习中的探索-利用平衡？A.Q-learningB.SARSAC.ε-greedyD.REINFORCE3.正则化方法在深度强化学习中的作用是什么？A.减少过拟合B.增加模型复杂度C.降低训练速度D.增加噪声4.下列哪种正则化方法不属于L2正则化？A.LassoB.RidgeC.DropoutD.WeightDecay5.在深度强化学习中，如何平衡探索和利用？A.增加探索率B.减少探索率C.使用ε-greedy策略D.以上都是6.下列哪种方法不属于基于策略的正则化方法？A.TrustRegionPolicyOptimization(TRPO)B.ProximalPolicyOptimization(PPO)C.DeepQ-Network(DQN)D.AdvantageActor-Critic(A2C)7.在深度强化学习中，正则化方法的主要目的是什么？A.提高模型的泛化能力B.减少过拟合C.增加模型复杂度D.以上都是8.下列哪种正则化方法不属于L1正则化？A.LassoB.RidgeC.DropoutD.WeightDecay9.在深度强化学习中，如何平衡探索和利用？A.增加探索率B.减少探索率C.使用ε-greedy策略D.以上都是10.下列哪种方法不属于基于价值函数的正则化方法？A.DeepQ-Network(DQN)B.AdvantageActor-Critic(A2C)C.SARSAD.DoubleQ-Learning11.在深度强化学习中，正则化方法的主要目的是什么？A.提高模型的泛化能力B.减少过拟合C.增加模型复杂度D.以上都是12.下列哪种正则化方法不属于L2正则化？A.LassoB.RidgeC.DropoutD.WeightDecay13.在深度强化学习中，如何平衡探索和利用？A.增加探索率B.减少探索率C.使用ε-greedy策略D.以上都是14.下列哪种方法不属于基于策略的正则化方法？A.TrustRegionPolicyOptimization(TRPO)B.ProximalPolicyOptimization(PPO)C.DeepQ-Network(DQN)D.AdvantageActor-Critic(A2C)15.在深度强化学习中，正则化方法的主要目的是什么？A.提高模型的泛化能力B.减少过拟合C.增加模型复杂度D.以上都是16.下列哪种正则化方法不属于L1正则化？A.LassoB.RidgeC.DropoutD.WeightDecay17.在深度强化学习中，如何平衡探索和利用？A.增加探索率B.减少探索率C.使用ε-greedy策略D.以上都是18.下列哪种方法不属于基于价值函数的正则化方法？A.DeepQ-Network(DQN)B.AdvantageActor-Critic(A2C)C.SARSAD.DoubleQ-Learning19.在深度强化学习中，正则化方法的主要目的是什么？A.提高模型的泛化能力B.减少过拟合C.增加模型复杂度D.以上都是20.下列哪种正则化方法不属于L2正则化？A.LassoB.RidgeC.DropoutD.WeightDecay21.在深度强化学习中，如何平衡探索和利用？A.增加探索率B.减少探索率C.使用ε-greedy策略D.以上都是22.下列哪种方法不属于基于策略的正则化方法？A.TrustRegionPolicyOptimization(TRPO)B.ProximalPolicyOptimization(PPO)C.DeepQ-Network(DQN)D.AdvantageActor-Critic(A2C)23.在深度强化学习中，正则化方法的主要目的是什么？A.提高模型的泛化能力B.减少过拟合C.增加模型复杂度D.以上都是24.下列哪种正则化方法不属于L1正则化？A.LassoB.RidgeC.DropoutD.WeightDecay25.在深度强化学习中，如何平衡探索和利用？A.增加探索率B.减少探索率C.使用ε-greedy策略D.以上都是26.下列哪种方法不属于基于价值函数的正则化方法？A.DeepQ-Network(DQN)B.AdvantageActor-Critic(A2C)C.SARSAD.DoubleQ-Learning27.在深度强化学习中，正则化方法的主要目的是什么？A.提高模型的泛化能力B.减少过拟合C.增加模型复杂度D.以上都是28.下列哪种正则化方法不属于L2正则化？A.LassoB.RidgeC.DropoutD.WeightDecay29.在深度强化学习中，如何平衡探索和利用？A.增加探索率B.减少探索率C.使用ε-greedy策略D.以上都是30.下列哪种方法不属于基于策略的正则化方法？A.TrustRegionPolicyOptimization(TRPO)B.ProximalPolicyOptimization(PPO)C.DeepQ-Network(DQN)D.AdvantageActor-Critic(A2C)多项选择题（每题2分，共20题）31.在深度强化学习中，探索-利用平衡策略有哪些方法？A.ε-greedyB.UpperConfidenceBound(UCB)C.ThompsonSamplingD.EntropyRegularization32.正则化方法在深度强化学习中的作用有哪些？A.减少过拟合B.增加模型泛化能力C.提高模型稳定性D.增加模型复杂度33.下列哪些方法属于基于策略的正则化方法？A.TrustRegionPolicyOptimization(TRPO)B.ProximalPolicyOptimization(PPO)C.DeepQ-Network(DQN)D.AdvantageActor-Critic(A2C)34.下列哪些方法属于基于价值函数的正则化方法？A.DeepQ-Network(DQN)B.AdvantageActor-Critic(A2C)C.SARSAD.DoubleQ-Learning35.在深度强化学习中，正则化方法有哪些类型？A.L1正则化B.L2正则化C.DropoutD.WeightDecay36.探索-利用平衡策略在深度强化学习中的重要性体现在哪些方面？A.提高模型泛化能力B.平衡探索和利用之间的冲突C.减少过拟合D.增加模型稳定性37.下列哪些正则化方法属于L1正则化？A.LassoB.RidgeC.DropoutD.WeightDecay38.下列哪些正则化方法属于L2正则化？A.LassoB.RidgeC.DropoutD.WeightDecay39.在深度强化学习中，如何平衡探索和利用？A.增加探索率B.减少探索率C.使用ε-greedy策略D.使用UpperConfidenceBound(UCB)40.下列哪些方法不属于基于策略的正则化方法？A.TrustRegionPolicyOptimization(TRPO)B.ProximalPolicyOptimization(PPO)C.DeepQ-Network(DQN)D.AdvantageActor-Critic(A2C)41.在深度强化学习中，正则化方法的主要目的是什么？A.提高模型的泛化能力B.减少过拟合C.增加模型复杂度D.以上都是42.下列哪些正则化方法不属于L1正则化？A.LassoB.RidgeC.DropoutD.WeightDecay43.在深度强化学习中，如何平衡探索和利用？A.增加探索率B.减少探索率C.使用ε-greedy策略D.使用UpperConfidenceBound(UCB)44.下列哪些方法不属于基于价值函数的正则化方法？A.DeepQ-Network(DQN)B.AdvantageActor-Critic(A2C)C.SARSAD.DoubleQ-Learning45.在深度强化学习中，正则化方法的主要目的是什么？A.提高模型的泛化能力B.减少过拟合C.增加模型复杂度D.以上都是46.下列哪些正则化方法不属于L2正则化？A.LassoB.RidgeC.DropoutD.WeightDecay47.在深度强化学习中，如何平衡探索和利用？A.增加探索率B.减少探索率C.使用ε-greedy策略D.使用UpperConfidenceBound(UCB)48.下列哪些方法不属于基于策略的正则化方法？A.TrustRegionPolicyOptimization(TRPO)B.ProximalPolicyOptimization(PPO)C.DeepQ-Network(DQN)D.AdvantageActor-Critic(A2C)49.在深度强化学习中，正则化方法的主要目的是什么？A.提高模型的泛化能力B.减少过拟合C.增加模型复杂度D.以上都是50.下列哪些正则化方法不属于L1正则化？A.LassoB.RidgeC.DropoutD.WeightDecay判断题（每题1分，共20题）51.在深度强化学习中，探索-利用平衡策略的主要目的是提高模型的泛化能力。52.ε-greedy策略是一种常用的探索-利用平衡方法。53.正则化方法可以减少深度强化学习模型的过拟合。54.L2正则化方法也称为权重衰减。55.在深度强化学习中，平衡探索和利用是非常重要的。56.TrustRegionPolicyOptimization(TRPO)是一种基于策略的正则化方法。57.DeepQ-Network(DQN)是一种基于价值函数的正则化方法。58.ProximalPolicyOptimization(PPO)是一种基于策略的正则化方法。59.AdvantageActor-Critic(A2C)是一种基于策略的正则化方法。60.L1正则化方法也称为Lasso回归。61.在深度强化学习中，正则化方法的主要目的是增加模型的复杂度。62.Dropout是一种常用的正则化方法。63.在深度强化学习中，平衡探索和利用可以减少过拟合。64.UpperConfidenceBound(UCB)是一种常用的探索-利用平衡方法。65.ThompsonSampling是一种常用的探索-利用平衡方法。66.