IoT an der LMU München

Karteikarten und Zusammenfassungen für IoT an der LMU München

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Beispielhafte Karteikarten für IoT an der LMU München auf StudySmarter:

Was ist eine Richtlinie (policy)?

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„Kurzsichtigkeit“ vs „Weitsichtigkeit“

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Was sind Einschränkungen bei Problemlösungen?

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Was ist ein Problem mit unvollständigem Wissen?

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Wie ist ein Problem mit vollständigem Wissen definiert?

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Was sind Bellman-Optimalitätsgleichungen?

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Was ist die Wertfunktionen einer Richtlinie?

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Was sind fortlaufende Aufgaben im MDP und wo eigenen sie sich?

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Was sind episodische Aufgaben im MDP und wo eigenen sie sich?

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Was ist die Rendite im MDP?

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Endlicher vs Markov-Entscheidungsprozess (MDP)

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Was ist das Ziel des MDP?

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Beispielhafte Karteikarten für IoT an der LMU München auf StudySmarter:

IoT

Was ist eine Richtlinie (policy)?
eine Zuordnung von Zuständen zu Wahrscheinlichkeiten der Auswahl jeder möglichen Aktion.

IoT

„Kurzsichtigkeit“ vs „Weitsichtigkeit“
– y=0 kurzsichtig, unmittelbare Belohnung, nur Rt+1 maximieren
– y->1 weischtig, Renditenziel zukünftigen Belohnungen stärker berücksichtigt

IoT

Was sind Einschränkungen bei Problemlösungen?
– selbst bei vollständiges und genaues Umgebungsmodell nicht in der Lage, genügend Berechnungen pro Zeitschritt durchzuführen, um es vollständig nutzen zu können.
– Verfügbarer Speicher zur Darstellung der Wertfunktionen, Richtlinien und Modelle
– mehr Zustände als mögliche Einträge in einer Tabelle

IoT

Was ist ein Problem mit unvollständigem Wissen?
kein vollständiges und perfektes Modell der Umgebung verfügbar.

IoT

Wie ist ein Problem mit vollständigem Wissen definiert?
Agent verfügt über vollständiges und genaues Modell der Dynamik der Umgebung.

IoT

Was sind Bellman-Optimalitätsgleichungen?
spezielle Konsistenzbedingungen, die die optimalen Wertfunktionen erfüllen und die grundsätzlich gelöst werden können Auswahl optimaler Richtlinie.

IoT

Was ist die Wertfunktionen einer Richtlinie?
weist jedem Zustand (oder Paar von Zustand und Aktion) erwartete Rendite zu, vorausgesetzt Agent verwendet diese Richtlinie.

IoT

Was sind fortlaufende Aufgaben im MDP und wo eigenen sie sich?
– Interaktion unbegrenzt verläuft
– Bei Diskontierter Formulierung

IoT

Was sind episodische Aufgaben im MDP und wo eigenen sie sich?
– Wechselwirkung zwischen Agent und Umgebung auf natürliche Weise in Episoden zerfällt.
– Bei Undiskontierte Formulierung

IoT

Was ist die Rendite im MDP?
`- Funktion der zukünftigen Belohnungen, die Agent zu maximieren versucht.
– Verschiedene Definitionen, abhängig von Art der Aufgabe und davon, ob verspätete Belohnung „bestraft“ wird (to discount delayed reward).

IoT

Endlicher vs Markov-Entscheidungsprozess (MDP)
Normal: Setup mit genau definierten Übergangswahrscheinlichkeiten.
Endlicher Markov-Entscheidungsprozess: MDP mit endlichen Zustands-, Aktions-und Belohnungsmengen.

IoT

Was ist das Ziel des MDP?
Ziel: Im Laufe der Zeit erhaltene Belohnung maximieren.

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