130.《深度強化學(xué)習(xí)中探索-利用平衡策略的正則化方法研究》單項選擇題（每題1分，共30題）1.在深度強化學(xué)習(xí)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.平衡探索和利用之間的沖突C.減少訓(xùn)練時間D.增強模型的穩(wěn)定性2.下列哪種方法常用于深度強化學(xué)習(xí)中的探索-利用平衡？A.Q-learningB.SARSAC.ε-greedyD.REINFORCE3.正則化方法在深度強化學(xué)習(xí)中的作用是什么？A.減少過擬合B.增加模型復(fù)雜度C.降低訓(xùn)練速度D.增加噪聲4.下列哪種正則化方法不屬于L2正則化？A.LassoB.RidgeC.DropoutD.WeightDecay5.在深度強化學(xué)習(xí)中，如何平衡探索和利用？A.增加探索率B.減少探索率C.使用ε-greedy策略D.以上都是6.下列哪種方法不屬于基于策略的正則化方法？A.TrustRegionPolicyOptimization(TRPO)B.ProximalPolicyOptimization(PPO)C.DeepQ-Network(DQN)D.AdvantageActor-Critic(A2C)7.在深度強化學(xué)習(xí)中，正則化方法的主要目的是什么？A.提高模型的泛化能力B.減少過擬合C.增加模型復(fù)雜度D.以上都是8.下列哪種正則化方法不屬于L1正則化？A.LassoB.RidgeC.DropoutD.WeightDecay9.在深度強化學(xué)習(xí)中，如何平衡探索和利用？A.增加探索率B.減少探索率C.使用ε-greedy策略D.以上都是10.下列哪種方法不屬于基于價值函數(shù)的正則化方法？A.DeepQ-Network(DQN)B.AdvantageActor-Critic(A2C)C.SARSAD.DoubleQ-Learning11.在深度強化學(xué)習(xí)中，正則化方法的主要目的是什么？A.提高模型的泛化能力B.減少過擬合C.增加模型復(fù)雜度D.以上都是12.下列哪種正則化方法不屬于L2正則化？A.LassoB.RidgeC.DropoutD.WeightDecay13.在深度強化學(xué)習(xí)中，如何平衡探索和利用？A.增加探索率B.減少探索率C.使用ε-greedy策略D.以上都是14.下列哪種方法不屬于基于策略的正則化方法？A.TrustRegionPolicyOptimization(TRPO)B.ProximalPolicyOptimization(PPO)C.DeepQ-Network(DQN)D.AdvantageActor-Critic(A2C)15.在深度強化學(xué)習(xí)中，正則化方法的主要目的是什么？A.提高模型的泛化能力B.減少過擬合C.增加模型復(fù)雜度D.以上都是16.下列哪種正則化方法不屬于L1正則化？A.LassoB.RidgeC.DropoutD.WeightDecay17.在深度強化學(xué)習(xí)中，如何平衡探索和利用？A.增加探索率B.減少探索率C.使用ε-greedy策略D.以上都是18.下列哪種方法不屬于基于價值函數(shù)的正則化方法？A.DeepQ-Network(DQN)B.AdvantageActor-Critic(A2C)C.SARSAD.DoubleQ-Learning19.在深度強化學(xué)習(xí)中，正則化方法的主要目的是什么？A.提高模型的泛化能力B.減少過擬合C.增加模型復(fù)雜度D.以上都是20.下列哪種正則化方法不屬于L2正則化？A.LassoB.RidgeC.DropoutD.WeightDecay21.在深度強化學(xué)習(xí)中，如何平衡探索和利用？A.增加探索率B.減少探索率C.使用ε-greedy策略D.以上都是22.下列哪種方法不屬于基于策略的正則化方法？A.TrustRegionPolicyOptimization(TRPO)B.ProximalPolicyOptimization(PPO)C.DeepQ-Network(DQN)D.AdvantageActor-Critic(A2C)23.在深度強化學(xué)習(xí)中，正則化方法的主要目的是什么？A.提高模型的泛化能力B.減少過擬合C.增加模型復(fù)雜度D.以上都是24.下列哪種正則化方法不屬于L1正則化？A.LassoB.RidgeC.DropoutD.WeightDecay25.在深度強化學(xué)習(xí)中，如何平衡探索和利用？A.增加探索率B.減少探索率C.使用ε-greedy策略D.以上都是26.下列哪種方法不屬于基于價值函數(shù)的正則化方法？A.DeepQ-Network(DQN)B.AdvantageActor-Critic(A2C)C.SARSAD.DoubleQ-Learning27.在深度強化學(xué)習(xí)中，正則化方法的主要目的是什么？A.提高模型的泛化能力B.減少過擬合C.增加模型復(fù)雜度D.以上都是28.下列哪種正則化方法不屬于L2正則化？A.LassoB.RidgeC.DropoutD.WeightDecay29.在深度強化學(xué)習(xí)中，如何平衡探索和利用？A.增加探索率B.減少探索率C.使用ε-greedy策略D.以上都是30.下列哪種方法不屬于基于策略的正則化方法？A.TrustRegionPolicyOptimization(TRPO)B.ProximalPolicyOptimization(PPO)C.DeepQ-Network(DQN)D.AdvantageActor-Critic(A2C)多項選擇題（每題2分，共20題）31.在深度強化學(xué)習(xí)中，探索-利用平衡策略有哪些方法？A.ε-greedyB.UpperConfidenceBound(UCB)C.ThompsonSamplingD.EntropyRegularization32.正則化方法在深度強化學(xué)習(xí)中的作用有哪些？A.減少過擬合B.增加模型泛化能力C.提高模型穩(wěn)定性D.增加模型復(fù)雜度33.下列哪些方法屬于基于策略的正則化方法？A.TrustRegionPolicyOptimization(TRPO)B.ProximalPolicyOptimization(PPO)C.DeepQ-Network(DQN)D.AdvantageActor-Critic(A2C)34.下列哪些方法屬于基于價值函數(shù)的正則化方法？A.DeepQ-Network(DQN)B.AdvantageActor-Critic(A2C)C.SARSAD.DoubleQ-Learning35.在深度強化學(xué)習(xí)中，正則化方法有哪些類型？A.L1正則化B.L2正則化C.DropoutD.WeightDecay36.探索-利用平衡策略在深度強化學(xué)習(xí)中的重要性體現(xiàn)在哪些方面？A.提高模型泛化能力B.平衡探索和利用之間的沖突C.減少過擬合D.增加模型穩(wěn)定性37.下列哪些正則化方法屬于L1正則化？A.LassoB.RidgeC.DropoutD.WeightDecay38.下列哪些正則化方法屬于L2正則化？A.LassoB.RidgeC.DropoutD.WeightDecay39.在深度強化學(xué)習(xí)中，如何平衡探索和利用？A.增加探索率B.減少探索率C.使用ε-greedy策略D.使用UpperConfidenceBound(UCB)40.下列哪些方法不屬于基于策略的正則化方法？A.TrustRegionPolicyOptimization(TRPO)B.ProximalPolicyOptimization(PPO)C.DeepQ-Network(DQN)D.AdvantageActor-Critic(A2C)41.在深度強化學(xué)習(xí)中，正則化方法的主要目的是什么？A.提高模型的泛化能力B.減少過擬合C.增加模型復(fù)雜度D.以上都是42.下列哪些正則化方法不屬于L1正則化？A.LassoB.RidgeC.DropoutD.WeightDecay43.在深度強化學(xué)習(xí)中，如何平衡探索和利用？A.增加探索率B.減少探索率C.使用ε-greedy策略D.使用UpperConfidenceBound(UCB)44.下列哪些方法不屬于基于價值函數(shù)的正則化方法？A.DeepQ-Network(DQN)B.AdvantageActor-Critic(A2C)C.SARSAD.DoubleQ-Learning45.在深度強化學(xué)習(xí)中，正則化方法的主要目的是什么？A.提高模型的泛化能力B.減少過擬合C.增加模型復(fù)雜度D.以上都是46.下列哪些正則化方法不屬于L2正則化？A.LassoB.RidgeC.DropoutD.WeightDecay47.在深度強化學(xué)習(xí)中，如何平衡探索和利用？A.增加探索率B.減少探索率C.使用ε-greedy策略D.使用UpperConfidenceBound(UCB)48.下列哪些方法不屬于基于策略的正則化方法？A.TrustRegionPolicyOptimization(TRPO)B.ProximalPolicyOptimization(PPO)C.DeepQ-Network(DQN)D.AdvantageActor-Critic(A2C)49.在深度強化學(xué)習(xí)中，正則化方法的主要目的是什么？A.提高模型的泛化能力B.減少過擬合C.增加模型復(fù)雜度D.以上都是50.下列哪些正則化方法不屬于L1正則化？A.LassoB.RidgeC.DropoutD.WeightDecay判斷題（每題1分，共20題）51.在深度強化學(xué)習(xí)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策略是一種常用的探索-利用平衡方法。53.正則化方法可以減少深度強化學(xué)習(xí)模型的過擬合。54.L2正則化方法也稱為權(quán)重衰減。55.在深度強化學(xué)習(xí)中，平衡探索和利用是非常重要的。56.TrustRegionPolicyOptimization(TRPO)是一種基于策略的正則化方法。57.DeepQ-Network(DQN)是一種基于價值函數(shù)的正則化方法。58.ProximalPolicyOptimization(PPO)是一種基于策略的正則化方法。59.AdvantageActor-Critic(A2C)是一種基于策略的正則化方法。60.L1正則化方法也稱為Lasso回歸。61.在深度強化學(xué)習(xí)中，正則化方法的主要目的是增加模型的復(fù)雜度。62.Dropout是一種常用的正則化方法。63.在深度強化學(xué)習(xí)中，平衡探索和利用可以減少過擬合。64.UpperConfidenceBound(UCB)是一種常用的探索-利用平衡方法。65.ThompsonSampling是一種常用的探索-利用平衡方法。66.