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宁波网站推广在哪里,什么是电子商务模式,wordpress常见的15个问题,app定制开发网站有哪些人工智能学习-AI入试相关题目练习-第十八次 1-前言3-问题题目训练【問題1#xff5c;模拟①#xff5c;Q学習の定義と更新式】【問題2#xff5c;模拟②#xff5c;SARSAとの比較】【問題3#xff5c;预测题#xff5c;Q学習の収束と実用上の問題】 4-练习#xff08;日…人工智能学习-AI入试相关题目练习-第十八次1-前言3-问题题目训练【問題1模拟①Q学習の定義と更新式】【問題2模拟②SARSAとの比較】【問題3预测题Q学習の収束と実用上の問題】4-练习日语版本解析5-练习日语版本1各記号の意味2Q学習が off-policy である理由【問題2满分答案模板】1SARSAの更新式2Q学習とSARSAの違いon / off-policy3SARSAが安全寄りの行動を学習しやすい理由【問題3满分答案模板预测命中率最高】1Q学習の収束条件2大規模状態空間における問題点3関数近似Q学習が不安定になる原因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【問題1模拟①Q学習の定義と更新式】配点想定25点状態集合を (S)、行動集合を (A) とするマルコフ決定過程MDPにおいて、エージェントはモデルを持たず、行動価値関数 (Q(s,a)) を直接学習する。このとき、Q学習における1ステップ更新式は次式で与えられる[Q(s_t, a_t) \leftarrow Q(s_t, a_t) \alpha \Bigl[ r_{t1} \gamma \max_{a’} Q(s_{t1}, a’) - Q(s_t, a_t) \Bigr]]以下の問いに答えよ。上式に含まれる各記号(\alpha, \gamma, r_{t1}, \max_{a’} Q(s_{t1}, a’))がそれぞれ何を意味するか、強化学習の文脈で簡潔に説明せよ。Q学習が方策に依存しないoff-policy学習であると言われる理由を、上式を用いて説明せよ。【問題2模拟②SARSAとの比較】配点想定30点Q学習とSARSAはいずれも行動価値関数を学習する手法であるが、更新式および学習の性質に明確な違いが存在する。以下の問いに答えよ。SARSAの更新式を記述せよ。Q学習とSARSAの違いを、更新に用いる次状態の行動探索行動例(\varepsilon)-greedyとの関係の観点から比較し、on-policy / off-policy の違いを明確にして説明せよ。危険な行動大きな負の報酬を含む環境において、SARSAがQ学習より安全寄りの行動を学習しやすい理由を述べよ。【問題3预测题Q学習の収束と実用上の問題】配点想定35点立命馆“考察型”Q学習は、適切な条件下において最適行動価値関数 (Q^*) に収束することが知られている。以下の問いに答えよ。Q学習が理論的に収束するために必要な条件を、学習率 (\alpha) と探索条件の観点から述べよ。状態空間・行動空間が非常に大きい場合、テーブル型Q学習が実用的でなくなる理由を説明せよ。上記の問題を解決するために導入された関数近似例ニューラルネットワークを用いたQ学習において、学習が不安定になる主な原因を1つ挙げ、簡潔に説明せよ。4-练习日语版本解析5-练习日语版本Q学習の定義と更新式1各記号の意味Q学習における更新式[Q(s_t, a_t) \leftarrow Q(s_t, a_t) \alpha \Bigl[ r_{t1} \gamma \max_{a’} Q(s_{t1}, a’) - Q(s_t, a_t) \Bigr]]において、(\alpha) は学習率であり、新しい経験をどの程度現在の推定値に反映させるかを制御するパラメータである。(\gamma) は割引率であり、将来得られる報酬をどの程度重視するかを表す。(r_{t1}) は、状態 (s_t) で行動 (a_t) を選択した結果として得られる即時報酬である。(\max_{a’} Q(s_{t1}, a’)) は、次状態 (s_{t1}) において取り得る行動の中での最大の行動価値を表し、将来の最適行動を仮定した評価である。※ここまででほぼ満点ゾーン2Q学習が off-policy である理由Q学習は、実際に選択した行動とは無関係に、次状態における最大の行動価値 (\max_{a’} Q(s_{t1}, a’))を用いて更新を行う。そのため、行動選択は探索方策例(\varepsilon)-greedyに従って行われていても、更新は常に最適方策を仮定した値に基づいて行われる。このように、行動生成方策と更新に用いる方策が一致していないため、Q学習はoff-policy 学習である。【問題2满分答案模板】SARSAとの比較1SARSAの更新式SARSAの更新式は次式で与えられる。[Q(s_t, a_t) \leftarrow Q(s_t, a_t) \alpha \Bigl[ r_{t1} \gamma Q(s_{t1}, a_{t1}) - Q(s_t, a_t) \Bigr]]ここで (a_{t1}) は、次状態 (s_{t1}) において実際に選択された行動である。2Q学習とSARSAの違いon / off-policyQ学習では、更新に[\max_{a’} Q(s_{t1}, a’)]を用いるため、次状態における最適行動を仮定して学習を行う。このため Q学習はoff-policy 学習である。一方、SARSAでは、[Q(s_{t1}, a_{t1})]すなわち、探索を含む現在の方策によって実際に選択された行動を用いて更新を行う。したがって、SARSAは行動選択と学習が同一の方策に基づく on-policy 学習である。3SARSAが安全寄りの行動を学習しやすい理由SARSAでは、探索行動によるリスクも含めた行動価値が更新に反映される。そのため、危険な行動が探索中に選択され、大きな負の報酬を受ける場合、その影響が直接 (Q) 値に反映される。結果として、SARSAは探索時のリスクを考慮した保守的な方策を学習しやすく、Q学習と比べて安全寄りの行動を選択する傾向がある。【問題3满分答案模板预测命中率最高】収束性と実用上の問題1Q学習の収束条件Q学習が最適行動価値関数 (Q^*) に収束するためには、以下の条件が必要である。すべての状態–行動対が無限回訪問されること十分な探索学習率 (\alpha_t) が[\sum_t \alpha_t \infty,\quad \sum_t \alpha_t^2 \infty]を満たすように、適切に減少することこれらの条件の下で、Q学習は確率1で (Q^*) に収束することが知られている。2大規模状態空間における問題点状態空間および行動空間が大きくなると、テーブル型Q学習ではすべての状態–行動対に対して(Q) 値を保存・更新する必要がある。その結果、メモリ使用量が増大する十分な探索が困難になるといった問題が生じ、実用的でなくなる。3関数近似Q学習が不安定になる原因ニューラルネットワークなどの関数近似を用いたQ学習では、ブートストラップ自己参照関数近似off-policy 学習の3つが同時に存在する。この組み合わせにより、学習が発散したり不安定になる可能性があることが知られている。6-总结知识一点点记录吧最后应对考试打下基础