가이드 연계 퀴즈 · 중간 레벨
배우 평론가 방법 퀴즈
행위자 및 비평가 역할, 이점 및 TD 신호, 분산 감소, 연속 조치 및 PPO 예를 확인합니다. 현대 실무에서는.
질문 1 의 8
배우-비평가 방식에서 '비평가'의 역할은 무엇인가?
모든 질문 미리보기8 질문
퀴즈를 풀면 정답과 설명이 나타납니다.
- 배우-비평가 방식에서 '비평가'의 역할은 무엇인가?
- 상태(또는 행동)의 가치를 추정하고 행위자의 선택을 평가합니다.
- 수행할 작업을 선택하려면
- 재생 버퍼를 저장하려면
- 환경을 무작위로 탐색하려면
- '장점' A(s,a) = Q(s,a) - V(s)는 무엇을 측정합니까?
- 총 에피소드 보상
- 국가의 평균값보다 행동이 얼마나 나은가
- 학습률
- 사용 가능한 작업 수
- REINFORCE와 같은 순수 정책 그라데이션 방법에 비해 비판을 추가하면 분산이 줄어드는 이유는 무엇입니까?
- 방정식에서 보상을 제거합니다.
- 정책을 결정적으로 만든다
- 비평가는 기준을 제공하므로 업데이트는 덜 시끄러운 이점 신호를 사용합니다.
- 할인율이 높아집니다
- Q-Learning과 같은 평범한 가치 기반 방법이 어색하게 처리하는 Actor-Critic 방법에는 어떤 기능이 있습니까?
- 개별적인 행동
- 보상 사용
- 미래를 할인하다
- 연속적인 행동 공간
- 다음 중 언어 모델의 RLHF에 널리 사용되는 Actor-Critic 기반 알고리즘은 무엇입니까?
- PPO(근위 정책 최적화)
- K-평균
- 선형 회귀
- Q-러닝
- 행위자는 정책을 업데이트하기 위해 일반적으로 어떤 신호를 사용합니까?
- 원시 픽셀 입력
- 비평가가 제공한 이점 또는 TD 오류
- 재생 버퍼 크기
- 고정된 난수
- 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