基本信息

---

下载

文档摘要

---

2025年强化学习策略梯度估计（含答案与解析）

一、单选题（共15题）

1.以下哪种方法在强化学习中用于提高梯度估计的精度？

A.蒙特卡洛采样

B.重要性采样

C.经验回放

D.在线学习

答案：A

解析：蒙特卡洛采样在强化学习中用于梯度估计，通过随机采样来估计状态值函数，从而提高估计的精度。参考《强化学习：原理与算法》2025年版第4章。

2.在强化学习策略梯度估计中，以下哪种方法可以有效减少方差？

A.均匀采样

B.分层采样

C.随机采样

D.确定性采样

答案：B

解析：分层采样通过将状态空间划分为不同的层，然后从每一层中独立采样，可以有效减少梯度估计的方差。参考《深度强化学习