下列关于强化学习的说法不正确的是

A.Policy based的强化学习类型要明显优于Value based和Action based的方法

B.强化学习中的Agent有明确的目标用于指导自己的行为

C.Agent的模型参数是根据环境的反馈来更新

D.电子竞技和AI游戏中

A.Policy based的强化学习类型要明显优于Value based和Action based的方法

B.强化学习中的Agent有明确的目标用于指导自己的行为

C.Agent的模型参数是根据环境的反馈来更新

D.电子竞技和AI游戏中

A.Policy based的强化学习类型要明显优于Value based和Action based的方法

B.强化学习中的Agent有明确的目标用于指导自己的行为

C.Agent的模型参数是根据环境的反馈来更新

D.强化学习被广泛应用在自动驾驶、电子竞技和AI游戏中

A.Policy based的强化学习类型要明显优于Value based和Action based的方法

B.强化学习中的Agent有明确的目标用于指导自己的行为

C.Agent的模型参数是根据环境的反馈来更新

D.电子竞技和AI游戏中

A.在强化学习中，计算机通过不断与环境交互并通过环境反馈来逐渐适应环境

B.强化学习的概念是从Alphago战胜李世石之后才提出的

C.强化学习属于无监督学习的一种，不需要有监督信息

D.强化学习和有监督学习的过程相似，是“开环”的过程

A.强化学习的思想，并不是来源于自然界生物的学习能力。#B.强化学习面向目标，从环境中得到的是合理的行动方式, i.e.,行为。这些行为没有监督信息，即我们只知道在这个环境中可以做什么，但不知道后果。#C.经过算法计算后，模型把计算结果反馈给“环境”，这时环境会给出“奖惩”，即动作产生的后果。#D.更新模型。

A.半监督学习

B.无监督学习

C.有监督学习

D.强化学习