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定制网站案例,中国100强企业名单公布,有做微信婚介网站的吗,国家域名管理中心人工智能学习-AI入试相关题目练习-第六次1-前言3-问题题目训练第1問#xff08;人工知能・探索アルゴリズム【相似】#xff09;【選択肢】第2問#xff08;人工知能・確率的推定【相似】#xff09;【選択肢】第3問#xff08;人工知能・強化学習【予測・模擬】#xff…人工智能学习-AI入试相关题目练习-第六次1-前言3-问题题目训练第1問人工知能・探索アルゴリズム【相似】【選択肢】第2問人工知能・確率的推定【相似】【選択肢】第3問人工知能・強化学習【予測・模擬】【選択肢】第1問の罠超典型第2問の罠高频失分第3問の罠预测性极强4-练习日语版本解析【問題1】探索アルゴリズム你的回答判定採点者コメント想象常见陷阱你避开了【問題2】粒子フィルタ你的回答判定为什么这是标准答案常见陷阱你完全避开【問題3】Q学習⚠️ 关键你的回答正确对应关系必须背死正解应该是❌ 为什么你的答案会被扣分❌ シベルマン方程式e❌ ス割引率g本问採点预估按真实情况 你必须“闭眼能写”的三对对应-単語练习日语版本サンプルSampleベイズフィルタモンテカルロカルマンフィルタEMアルゴリズム尤度評価重み正規化リサンプリング強化学習関連選択肢 a〜ha. 教師あり学習b. 教師なし学習c. 強化学習d. TD誤差e. ベルマン方程式f. 学習率g. 割引率h. 状態価値関数5-总结1-前言为了应对大学院考试我们来学习相关人工智能相关知识并做各种练习。通过学习也算是做笔记让自己更理解些。3-问题题目训练第1問人工知能・探索アルゴリズム【相似】初期ノードから目的ノードまでの最短経路問題を解くために最適探索ダイクストラ法・最良優先探索・A*探索について考える。初期ノードからノード (s) までの実コストを (g(s))、ノード (s) から目的ノードまでの推定コストを (h(s)) とし、(f(s)g(s)h(s)) と定義する。このとき、探索対象ノードを OPEN リストから取り出す際の評価基準として正しいものを、以下の空欄ア・イ・ウに当てはまるものからそれぞれ選べ。最適探索では【 ア 】最良優先探索では【 イ 】A*探索では【 ウ 】【選択肢】a. (g(s))b. (h(s))c. (f(s)g(s)h(s))d. (\hat{g}(s))e. (\hat{h}(s))f. (\hat{f}(s)\hat{g}(s)\hat{h}(s))g. (h(s)-g(s))h. (g(s)-h(s))第2問人工知能・確率的推定【相似】自己位置推定に用いられる粒子フィルタについて考える。粒子フィルタは、確率分布を有限個のサンプルによって近似する【 キ 】の一種であり、観測に基づいて各粒子に重み付けを行う【 ク 】と、重みの偏りを解消するために粒子を再抽出する【 ケ 】の手続きを繰り返す。このとき、空欄キ・ク・ケに当てはまる最も適切な語を選べ。【選択肢】a. ベイズフィルタb. モンテカルロ近似c. カルマンフィルタd. EMアルゴリズムe. 尤度評価f. 重み正規化g. リサンプリングh. 状態遷移第3問人工知能・強化学習【予測・模擬】Q学習は、行動価値関数を直接推定する【 サ 】学習の一種である。Q学習の更新式は次式で与えられる。[Q(s,a) \leftarrow Q(s,a) \alpha \left[ r \gamma \max_{a’} Q(s’,a’) - Q(s,a) \right]]この式において、(r \gamma \max_{a’} Q(s’,a’) - Q(s,a)) は【 シ 】と呼ばれ、(\alpha) は【 ス 】を表す。空欄サ・シ・スに当てはまる最も適切なものを選べ。【選択肢】a. 教師あり学習b. 教師なし学習c. 強化学習d. TD誤差e. ベルマン方程式f. 学習率g. 割引率h. 状態価値関数第1問の罠超典型❌ A* (h(s)) と勘違い❌ 推定値 (\hat{g},\hat{h}) を混ぜる✔最適探索g、最良優先h、A*ghを機械的に分離できるか第2問の罠高频失分❌ 粒子フィルタカルマンフィルタ❌ リサンプリングと重み正規化の順序混同✔モンテカルロ近似 → 重み付け → リサンプリングの流れが言語化できるか第3問の罠预测性极强❌ TD誤差とベルマン方程式を混同❌ 学習率と割引率を逆に書く✔ 更新式を意味で分解できるかが採点ポイント4-练习日语版本解析問題アaイbウc問題キクfケg問題サcシeスg【問題1】探索アルゴリズム你的回答アa(g(s))イb(h(s))ウc(f(s)g(s)h(s))判定✅完全正解満点採点者コメント想象各探索アルゴリズムの評価関数を正確に区別できている。推定値や差分を選んでいない点も良い。常见陷阱你避开了❌ A*(h(s))❌ 最良优先(f(s))❌ 推定值 (\hat{g}, \hat{h}) 混入这一问是送分题你稳稳拿下【問題2】粒子フィルタ你的回答キbモンテカルロ近似クf重み正規化ケgリサンプリング判定✅完全正解満点为什么这是标准答案句子逐条对齐粒子フィルタは、確率分布を有限個のサンプルによって近似する→モンテカルロ近似b観測に基づいて各粒子に重み付けを行う→重み正規化f重みの偏りを解消するために粒子を再抽出→リサンプリングg常见陷阱你完全避开❌ 粒子滤波 卡尔曼滤波❌ EMアルゴリズム❌ 把“尤度評価”当成过程名这一问在本番里属于“中难但可满分”你答得非常稳【問題3】Q学習⚠️ 关键你的回答サc強化学習✅シeベルマン方程式❌スg割引率❌正确对应关系必须背死题干关键句是( r \gamma \max Q(s’,a’) - Q(s,a) ) は【 シ 】と呼ばれ( \alpha ) は【 ス 】を表す正解应该是シ →dTD誤差ス →f学習率❌ 为什么你的答案会被扣分❌ シベルマン方程式eベルマン方程式是“价值函数满足的递归关系”TD誤差才是“当前估计与目标值的差”❌ ス割引率g(\gamma) 才是割引率(\alpha) 是学习率本问採点预估按真实情况全3空 × 各2点 6点你对了 1 空➡️2 / 6 点部分点⚠️如果这是整张人工知能大题中的一小问会直接影响是否 A 判定 你必须“闭眼能写”的三对对应TD誤差 r γ max Q(s,a) − Q(s,a) 学習率 α 割引率 γ-単語练习日语版本サンプル 【英】sample样品货样样书。ベイズフィルタ 贝叶斯过滤器モンテカルロ 蒙特卡洛カルマンフィルタ 卡尔门滤波EMアルゴリズム 最大期望算法尤度評価 优度评价重み正規化リサンプリング 重抽样a. 教師あり学習b. 教師なし学習c. 強化学習d. TD誤差e. ベルマン方程式f. 学習率g. 割引率h. 状態価値関数サンプルSample【日】サンプル【英】sample【中】样本样品货样样书【日】確率分布や母集団を代表するために取得された有限個の観測データ。【中】用于代表概率分布或总体的有限观测数据。ベイズフィルタ【日】ベイズフィルタ【英】Bayesian filter【中】贝叶斯滤波器【日】ベイズの定理に基づき、観測と状態遷移を用いて状態の事後確率を逐次更新する推定手法。【中】基于贝叶斯定理结合观测与状态转移对状态后验概率进行递推更新的估计方法。モンテカルロ【日】モンテカルロ法【英】Monte Carlo (method)【中】蒙特卡洛方法【日】確率分布を乱数サンプルの集合によって近似する数値計算手法。【中】利用随机样本集合对概率分布进行近似的数值计算方法。カルマンフィルタ【日】カルマンフィルタ【英】Kalman filter【中】卡尔曼滤波【日】線形ガウスモデルを仮定し、平均と分散により状態を推定する最適推定手法。【中】在假设线性高斯模型的条件下通过均值与方差进行状态估计的最优滤波方法。EMアルゴリズム【日】EMアルゴリズム【英】Expectation-Maximization algorithm【中】最大期望算法【日】潜在変数を含む確率モデルに対し、期待値計算と尤度最大化を交互に行う反復最適化手法。【中】针对含有隐变量的概率模型通过交替执行期望计算与似然最大化的迭代优化方法。尤度評価【日】尤度評価【英】likelihood evaluation【中】似然评价常写作“尤度评价”【日】観測データが与えられたとき、そのデータが生成される確からしさを評価すること。【中】在给定观测数据的条件下评估该数据由模型生成的可能性。重み正規化【日】重み正規化【英】weight normalization【中】权重归一化【日】粒子の重みの総和が 1 となるようにスケーリングする処理。【中】将粒子权重进行缩放使其总和等于 1 的处理过程。リサンプリング【日】リサンプリング【英】resampling【中】重采样重抽样【日】重みの大きさに基づいて粒子を再抽出し、重みの偏りを解消する操作。【中】依据权重大小重新抽取粒子以缓解权重退化问题的操作。強化学習関連選択肢 a〜ha. 教師あり学習【日】教師あり学習【英】supervised learning【中】有监督学习【日】入力データと正解ラベルの組を用いて学習を行う手法。【中】利用输入数据与对应的正确标签进行学习的方法。b. 教師なし学習【日】教師なし学習【英】unsupervised learning【中】无监督学习【日】正解ラベルを用いず、データの構造や分布を学習する手法。【中】在没有标签的情况下学习数据内部结构或分布的方法。c. 強化学習【日】強化学習【英】reinforcement learning【中】强化学习【日】環境との相互作用を通じて報酬を最大化する行動方策を学習する枠組み。【中】通过与环境交互学习使累计奖励最大化的行为策略的学习框架。d. TD誤差【日】TD誤差Temporal Difference error【英】TD error【中】时序差分误差【日】現在の価値推定と、報酬と次状態の価値に基づく目標値との差。【中】当前价值估计与基于奖励和下一状态价值计算得到的目标值之间的差。e. ベルマン方程式【日】ベルマン方程式【英】Bellman equation【中】贝尔曼方程【日】状態価値または行動価値が将来報酬の期待値として再帰的に定義される関係式。【中】将状态价值或行为价值递归地表示为未来奖励期望的关系式。f. 学習率【日】学習率【英】learning rate【中】学习率【日】更新時に新しい情報をどの程度反映させるかを決める係数。【中】在参数更新时控制新信息影响程度的系数。g. 割引率【日】割引率【英】discount factor【中】折扣率【日】将来の報酬を現在の価値としてどの程度重視するかを表す係数。【中】表示未来奖励在当前价值中所占权重的系数。h. 状態価値関数【日】状態価値関数【英】state value function【中】状态价值函数【日】ある状態から方策に従って行動したときに得られる累積報酬の期待値。【中】在某一状态下按照策略行动时所能获得的累计奖励期望。5-总结知识一点点记录吧最后应对考试打下基础