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.
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.
- Główny kompromis w przypadku problemu wielorękiego bandyty leży pomiędzy:
- Poszukiwanie i eksploatacja
- Stronniczość i wariancja
- Precyzja i pamięć
- Trening i wnioskowanie
- 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
- 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
- Metoda górnej granicy ufności (UCB) opiera się na zasadzie:
- Pesymizm w obliczu niepewności
- Całkowicie ignorując niepewność
- Tylko wybór losowy
- Optymizm w obliczu niepewności
- 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
- 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
- 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
- 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