核心内容摘要
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人工智能学习-AI入试相关题目练习-第十七次1-前言3-问题题目训练4-练习日语版本解析【問題3】空欄補充概念問題① K-means② ベルマン方程式強化学習③ 最急降下法勾配法【問題1】探索オープンリストクローズドリストグラフ構造文字关系ステップ4 の解答ステップ7最終【問題2】ベイズの定理ノートPC正解選択肢✅ 这一页「速记
总结」5-练习日语版本【模擬問題①】既出近似クラスタリング・最適化問題1【模擬問題②】既出近似探索アルゴリズム問題2【予測問題①】新傾向強化学習・価値更新問題3問題1K-means题目回顾核心句型你的答案判定問題1 得分估计問題2探索アルゴリズム正解关键词你的答案判定問題2問題3強化学習・価値更新正解结构关键你的答案判定⚠️严重問題3 总体判定本页 你现在最危险的点必须马上修① **符号体系混用**② **术语必须完整**6-
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4-练习日语版本解析【問題3】空欄補充概念問題① K-meansK-means 法ではデータを (a) クラスタに帰属させその後に (b) を更新する。
答案(a)最近の最も近い(b)クラスタ中心代表点完整句K-means 法ではデータを最近のクラスタに帰属させその後にクラスタ中心を更新する。
② ベルマン方程式強化学習強化学習におけるベルマン方程式では© の状態価値を次の報酬と (d) の価値だけで定義する。
答案©現在(d)次状態完整句ベルマン方程式では現在の状態価値を次の報酬と次状態の価値だけで定義する。
③ 最急降下法勾配法最急降下法又は勾配法では誤差が徐々に (e) ように誤差関数の (f) を計算してパラメータを修正する。
答案(e)減少する(f)勾配完整句最急降下法では誤差が徐々に減少するように誤差関数の勾配を計算してパラメータを修正する。
【問題1】探索オープンリストクローズドリストノード A から始め左側から優先して探索する探索を行う。
グラフ構造文字关系A → B, CB → DC → E, Fステップ4 の解答ステップオープンリストクローズドリスト4[C, D][A, B]ステップ7最終ステップオープンリストクローズドリスト7[][A, B, C, D, E, F]【問題2】ベイズの定理ノートPC不良品と判明したときX である確率が
125。
正解選択肢©对应条件P(X)
4P(不良|X)
4P(不良|Y)
7✅ 这一页「速记
总结」K-means最近クラスタ → 中心更新 Bellman現在状態 ← 報酬 次状態 勾配法誤差を減少 ← 勾配 探索Open 未展開 / Close 展開済5-练习日语版本【模擬問題①】既出近似クラスタリング・最適化問題1K-means 法ではデータ集合をあらかじめ定めた (K) 個のクラスタに分割する。
この手法では各データ点を (a) クラスタに帰属させた後各クラスタの (b) を再計算する操作を繰り返す。
このとき最小化される目的関数は各データ点と対応するクラスタ中心との © の総和として定義される。
K-means 法はこの目的関数を単調に (d) させるが初期値によっては (e) に収束する可能性がある。
(a)(e) に入る最も適切な語句を記せ。
【模擬問題②】既出近似探索アルゴリズム問題2探索問題において評価値に基づいて探索順序を決定する手法を (a) 探索という。
この探索では探索候補を保持する (b) とすでに展開済みのノードを保持する © を用いる。
初期状態は (b) に追加され© は (d) に初期化される。
各反復では(b) から評価値が最も (e) ノードを取り出しそのノードを © に追加する。
ここで用いられる評価値は一般に実コストとヒューリスティック関数に基づいて定義される。
(a)(e) に入る最も適切な語句を記せ。
【予測問題①】新傾向強化学習・価値更新問題3強化学習において状態 (s) における行動 (a) の価値を表す関数を行動価値関数と呼び通常 (a) と表記される。
Q 学習ではこの値を用いて最適行動価値関数 (b) を推定する。
更新は現在の報酬と © の行動価値を用いて行われ将来の報酬の影響は (d) によって調整される。
この更新を繰り返すことで方策は最適方策へと (e) する。
(a)(e) に入る最も適切な語句を記せ。
問題1K-means题目回顾核心句型最近のクラスタクラスタ中心距離の総和単調減少局所最小値你的答案(a) 最近的(b) 中心© 距离(d) 削减 / 减少(e) 局部判定空你的答案正解判定说明(a)最近的最近の○语义正确(b)中心クラスタ中心△少了「クラスタ」可能扣
5©距离距離○正确(d)削减減少△意思对但术语不标准(e)局部局所最小値❌术语不完整通常不给分問題1 得分估计
5 / 5不安全立命馆这里很看重完整术语尤其是「局所最小値」不能只写“局部”。
問題2探索アルゴリズム正解关键词最良優先探索オープンリストクローズドリスト空小さい你的答案(a) 最良优先(b) オープンリスト© クローズドリスト(d) 空(e) 小さい判定空判定说明(a)○正确(b)○正确©○正确(d)○正确(e)○正确問題2满分 5 / 5这是标准本番答案完全没问题。
問題3強化学習・価値更新正解结构关键(a) Q(s,a)(b) Q*© 次状態(d) 割引率(e) 収束你的答案(a) ε(b) h(s)© 観測(d) g(s)(e) f(s)判定⚠️严重空你的答案正解判定说明(a)εQ(s,a)❌完全错概念(b)h(s)Q*❌错©観測次状態❌错(d)g(s)割引率❌错(e)f(s)収束❌错問題30 / 5 原因不是“记错”而是把搜索算法 / 启发函数 / ε-greedy 的符号混进了 Q 学习更新题在立命馆这是直接整题 0 分。
总体判定本页题号得分問題
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