지능 시스템(야간) 중간고사
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작성일 20-09-16 09:01
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하지만 너무 크면 수렴하지 못하거나 진동해 버리는 수가 있다 그러나 값이 너무 작을 때에는 수렴 속도도 느리고 local minimum에 빠질 우려가 있다
3. 신경회로망의 generalization을 높이기 위해서는 hidden unit의 개수를 變化(변화)시켜가면서 각 경…(생략(省略))
순서
,기타,레포트
다.
2. Consider the following game tree in which the static scores are all from the first player`s point of view. Assume that the first player is the MAX. (20)
7 2 1 8 9 1 8 3 3 8
1. k-nearest neighbor learning에 대해 說明(설명) 하시오. (10)
[풀이]
1. 학습시에는 훈련 데이터들을 그대로 외운다.
(2) 해가 있으면 반드시 해를 찾으며, 찾은 해는 optimal하다.
2. Learning rate, 2. 값의 크기가 신경회로망의 훈련에 어떤 影響(영향)을 주는지 說明(설명) 하시오.(10)
[풀이] 일반적으로 값이 클수록 신경회로망의 수렴 속도가 빨라진다.
2. 새로운 데이터에 관련되어 판단을 할 때에는, 기억된 데이터 중 새로운 데이터와 가장 가까운 개의 데이터를 찾아서 이 개의 데이터들의 클래스들 중 가장 우세한 클래스를 새로운 데이터의 클래스로 판단한다. Admissibility의 뜻은?
[풀이]
(1)
: 지금까지 발견된 start node로부터 node 까지의 최단경로의 비용
: node 으로부터 goal node까지의 expected cost. 실제 비용을 이라고 할 때, 을 만족해야 한다.1. 1. 탐색 알고리즘에 대한 다음 질문에 답하시오. (20)(1) 의 evaluation function, 의 함수식을 쓰고, 이에 ... , 지능 시스템(야간) 중간고사기타레포트 ,
지능 시스템(야간) 중간고사
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설명
(1) 의 evaluation function, 의 함수식을 쓰고, 이에 ...
1. 1. 탐색 알고리즘에 대한 다음 질문에 답하시오. (20)
레포트/기타
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1. 1. 탐색 알고리즘에 대한 다음 질문에 답하시오. (20)
(1) 의 evaluation function, 의 함수식을 쓰고, 이에 대해 說明(설명) 하시오.
(2) 의 가장 큰 특징은 admissibility이다.
