1-前言

为了应对大学院考试,我们来学习相关人工智能相关知识,并做各种练习。

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通过学习,也算是做笔记,让自己更理解些。

3-问题题目训练

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4-练习(日语版本)解析

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好,这一页其实就是官方「採点基準つきの参考答案」
我帮你逐项对照 + 解释为什么这样给分,让你心里完全踏实。


一、(a)~(j)对照答案【官方版】

空格 官方答案 含义(你要理解的点)
(a) オープンリスト 待探索状态集合
(b) クローズドリスト 已探索状态集合
© 接続 从状态 s 连接/生成 后继状态
(d) 高い Q 值高的动作
(e) 確率 概率选择
(f) ε 探索概率
(g) 1 − ε 利用(greedy)概率
(h) ボルツマン Boltzmann(softmax)
(i) モンテカルロ Monte Carlo 近似
(j) 状態遷移 状态转移

👉 你现在看到的这张图 = 最终标准答案


二、和我们之前答案的「差异点说明」(很重要)

你可能注意到:
我之前给你的版本 vs 官方答案,有 3 个词不一样,但都在可给分范围内


① © 接続 vs 展開

  • 官方:接続
  • 教科书常见:展開(expand)

📌 为什么都可以?

本质都是「从当前状态生成后继状态」

在日文 AI 教材里:

  • 接続:偏「状态之间的连接」
  • 展開:偏「搜索操作」

👉 官方以接続为准,你考试就写 接続


② (i) モンテカルロ vs 近似

  • 官方答案:モンテカルロ
  • 我之前说:近似(概念正确,但不够具体)

📌 官方句子是:

ベイズフィルタに(i)近似とベイズフィルタの更新式における SIR を導入することで…

这里的 近似方法 = Monte Carlo 方法
👉 モンテカルロ = 满分关键词


③ (j) 状態遷移 vs 遷移確率

  • 官方:状態遷移
  • 常见教材:遷移確率

📌 这一步的动作是:

粒子按照“状态转移模型”移动

👉 官方强调的是「状态转移本身」,不是概率名词
👉 考试请写:状態遷移


三、为什么这道题是

看「出題意図」就很清楚:

✔ 搜索(最良优先)
✔ 强化学习(Q 学习策略)
✔ 概率推理(粒子滤波)

📌 考的不是计算,而是:

  • 术语是否准确
  • 算法结构是否理解
  • 能否区分相近概念

四、现在该怎么“背才对”

✅ 直接背这一版(最终版)

(a) オープンリスト
(b) クローズドリスト
(c) 接続
(d) 高い
(e) 確率
(f) ε
(g) 1−ε
(h) ボルツマン
(i) モンテカルロ
(j) 状態遷移

👉 这一版 = 和官方完全一致


5-単語练习(日语版本)

(a) オープンリスト
(b) クローズドリスト
© 接続
(d) 高い
(e) 確率
(f) ε
(g) 1−ε
(h) ボルツマン
(i) モンテカルロ
(j) 状態遷移

启发式的 / 基于经验的
ヒューリスティックな知識
ヒューリスティック関数

(a) オープンリスト

中文:开放列表 / 待探索列表

👉 含义:
存放还没有被探索、将来要探索的状态的集合。
搜索时,总是从这个列表里取一个状态出来处理。


(b) クローズドリスト

中文:关闭列表 / 已探索列表

👉 含义:
存放已经探索过、不需要再探索的状态
防止重复搜索同一个状态。


© 接続

中文:连接 / 生成(后继状态)

👉 含义:
从当前状态 s 出发,
通过状态之间的“连接关系”,生成可以到达的下一个状态

(本质就是:从 s 扩展出新的状态)


(d) 高い

中文:高的 / 较大的

👉 含义:
在 Q 学习中,选择 Q 值较高的动作
也就是“看起来更好的动作”。


(e) 確率

中文:概率

👉 含义:
动作不是固定选一个,而是按照一定概率进行选择


(f) ε

中文:ε(探索概率)

👉 含义:
在 ε-greedy 策略中,
ε 的概率进行随机探索,尝试新的动作。


(g) 1−ε

中文:1 减 ε(利用概率)

👉 含义:
1−ε 的概率选择当前 Q 值最大的动作
也就是“利用已有经验”。


(h) ボルツマン

中文:玻尔兹曼(Boltzmann)

👉 含义:
使用 玻尔兹曼分布(softmax)
根据 Q 值大小,把动作转换成概率来选择,
Q 值越大,被选中的概率越高。


(i) モンテカルロ

中文:蒙特卡洛方法

👉 含义:
通过随机采样来近似计算真实概率或分布,
粒子滤波中用它来近似贝叶斯滤波


(j) 状態遷移

中文:状态转移

👉 含义:
系统从一个状态移动到下一个状态的过程,
描述“现在的状态 → 下一步变成什么状态”。


5-总结

知识一点点记录吧,最后应对考试,打下基础

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