复试专业前沿问题问答合集5
深度学习与机器学习问答
Q1: 机器学习和深度学习之间的关系是什么？
A1: 深度学习是机器学习的一个子集。机器学习是一种使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测的技术，而深度学习特指使用深层神经网络进行学习和模式识别的方法。深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域表现出色。
Q2: 为什么深度学习需要大量的数据？
A2: 深度学习模型通常包含数百万甚至数十亿的参数，这些模型需要大量的数据来有效地学习和调整这些参数。大量数据可以帮助模型捕捉到更复杂的模式，提高其泛化能力，从而在新的、未见过的数据上表现更好。
强化学习基础知识问答
Q3: 强化学习与传统的监督学习有何不同？
A3: 强化学习是一种无监督学习的形式，智能体通过与环境的交互获得奖励或惩罚来学习。与之相反，监督学习依赖于带有标签的训练数据来学习输入与输出之间的映射关系。强化学习的目标是找到最优策略，而监督学习的目标是预测或分类。
Q4: 强化学习中的Q学习和策略梯度方法有什么区别？
A4: Q学习是一种基于值的方法，它通过学习动作值函数（Q函数）来估计在给定状态下采取特定动作的期望回报。策略梯度方法则是直接学习策略函数，该策略定义了在给定状态下采取不同动作的概率。Q学习关注于找到最优动作，而策略梯度关注于找到最优策略。
