গাইড লিঙ্ক ক্যুইজ · মাঝারি স্তর
অভিনেতা-সমালোচক পদ্ধতি কুইজ
অভিনেতা এবং সমালোচকের ভূমিকা, সুবিধা এবং টিডি সংকেত, প্রকরণ হ্রাস, ক্রমাগত ক্রিয়া এবং পিপিও উদাহরণগুলি পরীক্ষা করে। আধুনিক অনুশীলনে।
প্রশ্ন 1 এর 8
একজন অভিনেতা-সমালোচক পদ্ধতিতে 'সমালোচক'-এর ভূমিকা কী?
প্রতিটি প্রশ্নের পূর্বরূপ দেখুন8 প্রশ্ন
আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।
- একজন অভিনেতা-সমালোচক পদ্ধতিতে 'সমালোচক'-এর ভূমিকা কী?
- রাজ্যের (বা ক্রিয়া) মূল্য অনুমান করতে এবং অভিনেতার পছন্দগুলি মূল্যায়ন করতে
- কোন পদক্ষেপ নিতে হবে তা নির্বাচন করতে
- রিপ্লে বাফার সংরক্ষণ করতে
- এলোমেলোভাবে পরিবেশ অন্বেষণ করতে
- 'সুবিধা' A(s,a) = Q(s,a)- V(s) কি পরিমাপ করে?
- মোট পর্বের পুরস্কার
- রাষ্ট্রের গড় মূল্যের চেয়ে একটি কর্ম কতটা ভালো
- শেখার হার
- উপলব্ধ কর্মের সংখ্যা
- কেন REINFORCE-এর মতো বিশুদ্ধ নীতি-গ্রেডিয়েন্ট পদ্ধতির তুলনায় সমালোচক যোগ করলে বৈচিত্র্য কম হয়?
- এটি সমীকরণ থেকে পুরষ্কার সরিয়ে দেয়
- এটি নীতিকে নির্ধারক করে তোলে
- সমালোচক একটি বেসলাইন প্রদান করে, তাই আপডেটগুলি কম শোরগোল সুবিধার সংকেত ব্যবহার করে
- এটা ডিসকাউন্ট ফ্যাক্টর বাড়ায়
- অভিনেতা-সমালোচক পদ্ধতির কোন ক্ষমতা আছে যে কিউ-লার্নিং-এর মতো সাধারণ মান-ভিত্তিক পদ্ধতিগুলি বিশ্রীভাবে পরিচালনা করে?
- বিচ্ছিন্ন কর্ম
- পুরষ্কার ব্যবহার করে
- ভবিষ্যৎ ছাড়
- ক্রমাগত কর্ম স্পেস
- নিচের কোনটি একটি অভিনেতা-সমালোচক-ভিত্তিক অ্যালগরিদম ভাষা মডেলে RLHF-এর জন্য ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়?
- পিপিও (প্রক্সিমাল পলিসি অপ্টিমাইজেশান)
- K- মানে
- লিনিয়ার রিগ্রেশন
- প্রশ্ন-শিক্ষা
- অভিনেতা সাধারণত তার নীতি আপডেট করার জন্য কোন সংকেত ব্যবহার করেন?
- কাঁচা পিক্সেল ইনপুট
- সমালোচক দ্বারা প্রদত্ত সুবিধা বা TD ত্রুটি৷
- রিপ্লে বাফার আকার
- একটি নির্দিষ্ট র্যান্ডম সংখ্যা
- An action has a positive advantage estimate. How does a policy-gradient actor typically use that signal?
- Decrease its probability in every state
- Set the critic’s value estimate to zero
- Increase the probability of choosing that action in the state
- Replace the policy with a Q-table
- An action’s estimated advantage is negative. What direction should the actor update favor?
- Increase it because the critic was surprised
- Delete the state from the environment
- Raise the reward discount factor automatically
- Reduce the likelihood of that action relative to the policy baseline