關於 Q-Learning 與 Deep Q-Learning，下列敘述何者最正確？

iPAS 考題解析

關於 Q-Learning 與 Deep Q-Learning，下列敘述何者最正確？

  • A. Q-Learning 與 Deep Q-Learning 的差異在於是否使用標記資料作為學習基礎；
  • B. Q-Learning 可處理任意維度的狀態空間，因此比 Deep Q-Learning 更靈活；
  • C. Deep Q-Learning 透過深度神經網路近似 Q 值，避免了 Q 表在高維空間中難以擴展的問題； ✓ 正確答案
  • D. Deep Q-Learning 無法搭配經驗回放（Experience Replay），因為會導致樣本順序被打亂

詳細解析

Deep Q-Learning 的核心創新是用深度神經網路（DNN）取代傳統的 Q 表來近似 Q 值函數。傳統 Q-Learning 使用 Q 表在高維狀態空間中會遇到維度爆炸的問題，而 DNN 能有效地泛化和近似高維空間中的 Q 值。

出題年份：114 難度：★★☆