Quiz połączony z przewodnikiem · Średni Poziom

Quiz Wielorękich Bandytów

Sprawdza eksplorację, eksploatację, żal, zachłanność epsilon, premie za pewność siebie UCB, próbkowanie Thompsona i funkcje kontekstowe.

Powiązane ścieżki prowadząceWielozbrojni bandyci
Pytanie 1 z 8

Główny kompromis w przypadku problemu wielorękiego bandyty leży pomiędzy:

Podgląd każdego pytania8 pytania

Odpowiedzi i wyjaśnienia pojawiają się w miarę rozwiązywania quizu.

  1. Główny kompromis w przypadku problemu wielorękiego bandyty leży pomiędzy:
    • Poszukiwanie i eksploatacja
    • Stronniczość i wariancja
    • Precyzja i pamięć
    • Trening i wnioskowanie
  2. W problemach bandytów „żal” odnosi się do:
    • Pamięć używana przez algorytm
    • Skumulowana różnica w nagrodach w porównaniu z grą zawsze najlepszą ręką
    • Liczba dostępnych ramion
    • Czas na szkolenie modela
  3. Do czego służy strategia zachłanności epsilon?
    • Zawsze wybiera rękę z najwyższą średnią
    • Nigdy nie bada żadnego ramienia
    • Przeważnie wykorzystuje najlepsze ramię, ale eksploruje losowo z prawdopodobieństwem epsilon
    • Ciągnie każde ramię jednakową liczbę razy w nieskończoność
  4. Metoda górnej granicy ufności (UCB) opiera się na zasadzie:
    • Pesymizm w obliczu niepewności
    • Całkowicie ignorując niepewność
    • Tylko wybór losowy
    • Optymizm w obliczu niepewności
  5. Próbkowanie Thompsona wybiera ramię poprzez:
    • Pobieranie próbek z tylnych przekonań każdego ramienia i odtwarzanie najlepszej próbki
    • Zawsze wybieraj ramię najmniej wyciągnięte
    • Wybieranie broni w ustalonej kolejności „każdy z każdym”.
    • Minimalizacja strat szkoleniowych
  6. Czym kontekstowy bandyta różni się od standardowego?
    • Całkowicie ignoruje nagrody
    • Aby dokonać wyboru, wykorzystuje cechy bieżącej sytuacji
    • Ma tylko jedno ramię
    • Nie może się uczyć z biegiem czasu
  7. In UCB, which arm usually receives a larger exploration bonus?
    • An arm whose sample count is largest
    • An arm with no uncertainty by definition
    • An arm that has been sampled relatively few times
    • An arm with a negative reward only
  8. What does logarithmic regret growth indicate over a long run?
    • The algorithm receives zero reward after each round
    • The best arm changes at every step
    • Exploration stops before the first observation
    • The cumulative gap from always choosing the best arm grows much slower than the number of rounds