Q函数Q(s,a)是指在一个给定状态s下,采取某一个动作a之后,后续的各个状态所能得到的回报的()。

A. 算法适应性强

B. 更好的平衡精度

C. 可迁移学习

D. 数据需求少

A. 机器学习

B. 模式聚类

C. 自然语言处理

D. 语义分析

A. 反向传播算法

B. 卷积可视化解释

C. 非线性激活函数

D. 深度神经网络

A. 语义网络法

B. 过程表示法

C. 剧本表示法

D. 框架表示法

A. 解释学习需要环境提供一组示例，而示例学习只要环境提供一个示例。

B. 机械式学习是没有推理能力的

C. 符号学习对模拟人类较低级的神经活动是比较有效的

D. 观察与发现学习是基于归纳推理的

A. /bin

B. /etc

C. /dev

D. /lib

A. 非线性结构

B. 环状结构

C. 线性结构

D. 条状结构

A. 可视化

B. AR/VR

C. 数字孪生

D. 区块链

A. 1954

B. 1955

C. 1956

D. 1957