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人工智能面试题
学过的强化学习算法有哪些?
人工智能面试题
更新 2026-08-05
学过的强化学习算法有哪些?
网易游戏雷火
人工智能
问题拆解
技术原理
考察说明
考察强化学习算法知识面的广度与理解深度
回答思路
列举常见模型无关算法,如 Q-learning、SARSA、DQN、DDPG、PPO
区分基于价值、基于策略、Actor-Critic 等算法类别
说明各算法适用场景与优缺点
能解释关键概念如回报、折扣因子、经验回放、策略梯度
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请用多叉树上的动态规划解决一个实际问题:假设每个节点有一个权重,定义某个目标为该节点及其子树中某些节点的和或最大值,请分别用深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)实现,并分析两者的时间复杂度与空间复杂度。
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你觉得我们如果选择你的话,你有什么优势能胜任这个岗位?
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