Κουίζ που συνδέεται με οδηγό · Μεσαίο Επίπεδο
Κουίζ μεθόδων ηθοποιού-κριτικού
Ελέγχει τους ρόλους ηθοποιού και κριτικού, σήματα πλεονεκτήματος και TD, μείωση διακύμανσης, συνεχείς ενέργειες και παραδείγματα PPO. στη σύγχρονη πρακτική.
Ερώτηση 1 του 8
Σε μια μέθοδο Actor-Critic, ποιος είναι ο ρόλος του «κριτικού»;
Προεπισκόπηση κάθε ερώτησης8 ερωτήσεις
Οι απαντήσεις και οι εξηγήσεις εμφανίζονται καθώς κάνετε το κουίζ.
- Σε μια μέθοδο Actor-Critic, ποιος είναι ο ρόλος του «κριτικού»;
- Να εκτιμήσει την αξία των καταστάσεων (ή των ενεργειών) και να αξιολογήσει τις επιλογές του ηθοποιού
- Για να επιλέξετε ποια ενέργεια θα κάνετε
- Για να αποθηκεύσετε το buffer επανάληψης
- Για να εξερευνήσετε τυχαία το περιβάλλον
- Τι μετράει το «πλεονέκτημα» A(s,a) = Q(s,a) - V(s);
- Η συνολική ανταμοιβή επεισοδίου
- Πόσο καλύτερη είναι μια ενέργεια από τη μέση αξία του κράτους
- Το ποσοστό μάθησης
- Ο αριθμός των διαθέσιμων ενεργειών
- Γιατί η προσθήκη ενός κριτικού μειώνει τη διακύμανση σε σύγκριση με μεθόδους καθαρής διαβάθμισης πολιτικής όπως το REINFORCE;
- Αφαιρεί τις ανταμοιβές από την εξίσωση
- Κάνει την πολιτική ντετερμινιστική
- Ο κριτικός παρέχει μια γραμμή βάσης, επομένως οι ενημερώσεις χρησιμοποιούν ένα λιγότερο θορυβώδες σήμα πλεονεκτήματος
- Αυξάνει τον συντελεστή έκπτωσης
- Ποιες δυνατότητες έχουν οι μέθοδοι Actor-Critic που οι απλές μέθοδοι που βασίζονται σε αξία, όπως το Q-Learning, χειρίζονται αδέξια;
- Διακριτές ενέργειες
- Χρήση ανταμοιβών
- Εκπτώσεις στο μέλλον
- Χώροι συνεχούς δράσης
- Ποιο από τα παρακάτω είναι αλγόριθμος βασισμένος σε Actor-Critic που χρησιμοποιείται ευρέως για RLHF σε μοντέλα γλώσσας;
- PPO (Proximal Policy Optimization)
- Κ-σημαίνει
- Γραμμική παλινδρόμηση
- Q-Learning
- Τι σήμα χρησιμοποιεί συνήθως ο ηθοποιός για να ενημερώσει την πολιτική του;
- Η ακατέργαστη είσοδος pixel
- Το πλεονέκτημα ή το σφάλμα TD που παρέχεται από τον κριτικό
- Το μέγεθος του buffer επανάληψης
- Ένας σταθερός τυχαίος αριθμός
- 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