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判斷題強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的價值迭代和策略迭代是等價的，可以互相替代。

1.判斷題強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率必須是已知的，否則無法進(jìn)行學(xué)習(xí)。

2.判斷題強(qiáng)化學(xué)習(xí)只能用于解決離散動作空間的問題，無法處理連續(xù)動作空間。

3.判斷題強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的策略梯度方法是一種直接優(yōu)化策略參數(shù)的算法，不需要估計價值函數(shù)。

4.判斷題強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體Agent通常與環(huán)境進(jìn)行交互，以獲取獎勵信號來指導(dǎo)學(xué)習(xí)。

5.判斷題在人工智能訓(xùn)練過程中，模型的性能提升是一個線性過程，隨著訓(xùn)練時間的增加，性能會逐漸提高。

6.判斷題人工智能訓(xùn)練師在訓(xùn)練模型時，可以隨意調(diào)整模型的參數(shù)，無需遵循任何規(guī)則。

7.判斷題在人工智能訓(xùn)練過程中，過擬合是一個常見的問題，但可以通過一些技術(shù)手段進(jìn)行緩解。

8.判斷題人工智能訓(xùn)練師在訓(xùn)練模型時，通常不需要考慮模型的計算成本。

9.判斷題在訓(xùn)練人工智能模型時，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對模型性能的影響不大。

10.判斷題數(shù)據(jù)標(biāo)注是一個簡單且重復(fù)性的工作，不需要太多思考和創(chuàng)新。