在Q学习算法中，如果（ ）函数为深度神经网络，则该方法称为深度Q网络（DQN）。
A: 相同
B: 状态
C: 求解
D: 逼近
A: 相同
B: 状态
C: 求解
D: 逼近
D
举一反三
内容
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DQN对传统Q-learning做了三处改进：（ ）。 A: 独立设置了目标网络来单独处理时间差分算法中的TD偏差 B: 利用深度卷积神经网络逼近值函数 C: 利用了经验回放对强化学习的学习过程进行训练 D: 解决了Q-Learning 对价值的过高估计的问题
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深度学习算法中，网络模型通过数据学习的是（) A: A.网络深度 B: B.卷积核尺寸 C: C.激活函数 D: D.参数
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影响深度卷积神经网络算法的关键参数是（） A: 网站数量 B: 网络深度 C: 网络结构 D: 网络主体
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下列关于深度学习网络结构描述不正确的是() A: 深度学习网络可以用“含多隐层的多层感知器构成”来描述 B: 深度学习网络是前馈神经网络 C: 感知机就是深度学习网络 D: 深度学习网络可以用流向图来描述
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深度网络也称为卷积神经网络，简称 CNN 。（）