KI an der Universität Freiburg im Breisgau

CitySTADT: Freiburg

CountryLAND: Deutschland

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When is a node conditionally independent? What does Ind(A,B|C) mean?

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What is Value Iteration?

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Name 3 types of feedback during Learning

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What P(a|b) stands for?

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Time Complexity of IDS

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What is Uninform Cost Search?

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What is Set of Clauses?

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What is Evaluation Function?

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Problem of Hill-Climbing

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Space Complexity of DFS

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When are two nodes independent?

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What is Arc Consistency (AC-3)?

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KI

When is a node conditionally independent? What does Ind(A,B|C) mean?

  • A and B are conditionally independent given C only if, given knowledge that C occurs, knowledge of whether A occurs provides no information on the likelihood of B occurring, and knowledge of whether B occurs provides no information on the likelihood of A occurring
  • Ind(A,B|C) = A is independent of B and B is given the values of C
  • A node is conditionally independent of its non-descendants given its parents

KI

What is Value Iteration?

  • An algorithm to calculate an optimal strategy
  • Calculate the utility of each state, then use the state utilities to select an optimal action for each state
  • PROBLEM: typical problems contain cycles!

KI

Name 3 types of feedback during Learning

  1. Supervised learning
    involves learning a function from examples of its inputs and outputs
  2. Unsupervised learning
    the agent has to learn patterns in the input when no specific output values are given
  3. Reinforcement learning
    it must learn form a reinforcement or reward

KI

What P(a|b) stands for?

P(a|b) is the conditional or posterior probability of a given that all we know is b 

KI

Time Complexity of IDS

O(b^d)

KI

What is Uninform Cost Search?

  • doesn’t use heuristics h(n)
  • gives the minimum cumulative cost the maximum priority
  • never expands a node which has a cost greater than the cost of the shortest path in the graph

KI

What is Set of Clauses?

Replace {(P⋁Q)⋀(R⋁¬P)⋀S} by C = {{P,Q},{R,¬P},{S}}

KI

What is Evaluation Function?

is a function used by game-playing computer programs to estimate the value or goodness of a position (usually at a leaf or terminal node) in a Game Tree

The preferred Evaluation Functions are weighted, linear functions:

w1f1 + w2f2 + … + wnfn

where the w is weight and f feature

KI

Problem of Hill-Climbing

  1. Local Maximum
    At a local maximum all neighboring states have a values which is worse than the current state. Since hill-climbing uses a greedy approach, it will not move to the worse state and terminate itself. The process will end even though a better solution may exist.
  2. Plateau
    On plateau all neighbors have same value . Hence, it is not possible to select the best direction.
  3. Ridge
    Any point on a ridge can look like peak because movement in all possible directions is downward. Hence the algorithm stops when it reaches this state.

KI

Space Complexity of DFS

Tree Based: O(bm)…m is max length of path in the state space and b is number of children of each node

Graph Based: bounded by the size of the state space

KI

When are two nodes independent?

If the occurrence of one does not affect the probability of occurrence of the other 

P(A⋀B)=P(A)P(B)

KI

What is Arc Consistency (AC-3)?

  • directed arc X → Y is consistence if for every value x of X, there exists a value y of Y, s.t. (x,y) satisfies the constraint between X and Y
  • Remove values from the domain(set of values) of X  to enforce arc-consistency ( but not like FWC! Arc can only check value one by one and if there are several ways, then it holds and look at the next value )
  • detects failures earlier
  • can be used as preprocessing technique or as a propagation step during backtracking
Gradient

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