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问答题
对于深度强化学习中的奖励稀疏问题，以下哪种方法可以有效解决？
答案：
A.奖励塑造
B.内在动机学习
C.分层强化学习
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：奖励塑造、内在动机学习和分层强化学习都可解决奖励稀疏问题。
B.内在动机学习
C.分层强化学习
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：奖励塑造、内在动机学习和分层强化学习都可解决奖励稀疏问题。
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问答题
在自然语言处理中，以下哪种方法可以用于处理文本的篇章级结构？
答案： A.篇章关系建模
B.层次化注意力
C.基于图的方法
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：篇章关系建模、层次化注意力和基于图的方法都可处理篇章级结构。问答题
以下哪种技术可以用于提高深度神经网络对对抗样本的抵抗力？
答案： A.防御性蒸馏
B.输入预处理
C.模型加固
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：防御性蒸馏、输入预处理和模型加固都能提高对抗样本抵抗力。问答题
在多模态融合中，以下哪种方法可以处理模态缺失的情况？
答案： A.模态补全
B.基于已有模态的推断
C.模型自适应调整
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：模态补全、基于已有模态的推断和模型自适应调整都可处理模态缺失。问答题
以下哪种模型在处理具有时空动态变化的场景时，能够进行有效的预测？
答案： A.递归神经网络
B.长短时记忆网络
C.时空循环神经网络
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：递归神经网络、长短时记忆网络和时空循环神经网络都能进行有效预测。问答题
对于强化学习中的环境不确定性，以下哪种方法可以进行建模和应对？
答案： A.随机动态规划
B.鲁棒优化
C.自适应控制
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：随机动态规划、鲁棒优化和自适应控制都可应对环境不确定性。