(방송통신대 인공지능 기말시험)몬테카를로 트리 탐색의 槪念과 탐색 과정을 구성하는 단계 k-mean or average(평균) 군집화 로젠블랫이 제안한 단층 퍼셉트론의 槪念과 한계점 오차 역전파(BP) 모델의 槪念 경사 소멸 문제 합성곱 신경망(CNN)의 槪念 > forms4

(방송통신대 인공지능 기말시험)몬테카를로 트리 탐색의 槪念과 탐색 과정을 구성하는 단계 k-mean or average(평균)…

페이지 정보

작성일 22-10-23 23:25

본문

이때 모든 가능한 의사결정을 다 실행해보고 그 결과를 확인한 후 최고의 결과를 만들어내는 의사결정을 선택하는 것이 가장 확실하다. 그러나 경우의 수가 무수히 많은 경우에는 그것들을 모두 수행한다는 것은 현실적으로 불가능하고, 현실적으로 가능한 경우에도 미리 실행하고 그 결과를 확인한 후에 의사결정을 하는 것은 게임의 규칙에 어긋나기 때문에도 불가능하다.

실제 해볼 수 없다면, 상상이나 컴퓨터를 활용한 시뮬레이션을 생각할 수 있따 다만, 인간의 머릿속 상상으로 미리 내다 볼 수 있는 수는 많아야 수십 수에 불과하다. 예를 들면 어떤 폐곡선의 면적을 구할 경우, 그 폐곡선에 외접하는 사각형 내부의 점들을 무작위로 추출하고, 그 점의 위치가 폐곡선 내부일 확률(폐곡선 내부의 점의 횟수/ 전체 횟수)을 구해 사각형의 면적에 곱한 값을 폐곡선의 면적으로 추정하는 것이다.리포트를 효율적으로 작성하시는 데 작은 도움이라도 되시기를 진심으로 바랍니다.
과제물의 문제에 적합한 형식과 내용으로 정성을 다해 작성했습니다.

몬테카를로 트리 탐색(Monte Carlo tree search, MCTS)은 몬…(생략(省略))
(방송통신대 인공지능 기말시험)몬테카를로 트리 탐색의 槪念과 탐색 과정을 구성하는 단계 k-mean or average(평균) 군집화 로젠블랫이 제안한 단층 퍼셉트론의 槪念과 한계점 오차 역전파(BP) 모델의 槪念 경사 소멸 문제 합성곱 신경망(CNN)의 槪念

Download : 인공지능[4].hwp( 89 )

문단 모양(왼쪽 여백 0, 오른쪽 여백 0, 줄간격 160%)

방송통신/컴퓨터

(방송통신대,인공지능,기말시험)몬테카를로,트리,탐색의,개념과,탐색,과정을,구성하는,단계,k-평균,군집화,로젠블랫이,제안한,단층,퍼셉트론의,개념과,한계점,오차,역전파(BP),모델의,개념,경사,소멸,문제,합성곱,신경망(CNN)의,개념,컴퓨터,방송통신

여러 참고data(資料)를 바탕으로 주요내용을 최대한 이해하기 쉽도록 요점했습니다.

Task 물의 문제에 적합한 형식과 내용으로 정성을 다해 작성했습니다. 무작위 점의 추출횟수가 많을수록 실제 폐곡선의 면적에 근접하게 될 것이다.여러 참고자료를 바탕으로 주요내용을 최대한 이해하기 쉽도록 정리했습니다. (30점)
(가) 로젠블랫이 제안한 단층 퍼셉트론의 definition 과 한계점을 설명(說明)하라.
(나) 오차 역전파(BP) 모델의 definition 을 설명(說明)하고, BP 학습 과정에서 발생하는 경사 소멸 문제에 대하여 설명(說明)하라.
(다) 합성곱 신경망(CNN)의 definition 을 간략히 설명(說明)하고, CNN을 구성하는 층에 대해 설명(說明)하라.
4. bibliography

1. 몬테카를로 트리 탐색의 definition 과 탐색 과정을 구성하는 단계들에 대하여 A4용지 1매 정도로 정리(arrangement)하여 설명(說明)하라. (20점)

현재의 상태에서 하나의 의사결정을 해야 한다. 그리고 현재 상태에서 최선의 의사결정 하나를 찾기 위해 컴퓨터를 활용한 상상의 방법 중 하나가 몬테카를로 트리 탐색이다. 다만, 자원의 한계로 컴퓨터라도 모든 경우의 수를 다 수행해 볼 수는 없기 때문에 최선의 의사결정이 가장 현실적이다.^^문단 모양(왼쪽 여백 0, 오른쪽 여백 0, 줄간격 160%)글자 모양(바탕체, 장평 100%, 크기 11 pt, 자간 0%) , (방송통신대 인공지능 기말시험)몬테카를로 트리 탐색의 개념과 탐색 과정을 구성하는 단계 k-평균 군집화 로젠블랫이 제안한 단층 퍼셉트론의 개념과 한계점 오차 역전파(BP) 모델의 개념 경사 소멸 문제 합성곱 신경망(CNN)의 개념컴퓨터방송통신 , (방송통신대 인공지능 기말시험)몬테카를로 트리 탐색의 개념과 탐색 과정을 구성하는 단계 k-평균 군집화 로젠블랫이 제안한 단층 퍼셉트론의 개념과 한계점 오차 역전파(BP) 모델의 개념 경사 소멸 문제 합성곱 신경망(CNN)의 개념
순서

글자 모양(바탕체, 장평 100%, 크기 11 pt, 자간 0%)

1. 몬테카를로 트리 탐색의 definition 과 탐색 과정을 구성하는 단계들에 대하여 A4용지 1매 정도로 정리(arrangement)하여 설명(說明)하라. (20점)
2. k-mean(평균) 군집화에 대한 다음 질문에 답하라. (20점)
(가) k-mean(평균) 군집화에 대하여 간략히 설명(說明)하라. (A4용지 1매 이내)
(나) k〓2이며, mean(평균) 벡터의 초깃값은 (2, 8)과 (8, 1)일 때, 2차원 특징공간상에서 다음과 같은 입력 표본들을 대상을 k-mean(평균) 군집화를 수행하라. (각 반복 단계에서 표본벡터의 alteration(변화) 를 구하라.)
입력 표본집합 〓 {(1, 2), (2, 3), (4, 2), (7, 10), (5, 7), (9, 7)}
3. 신경회로망 및 심층학습(딥러닝)에 대한 다음 질문에 답하라. (가)~(다) 각각 A4용지 1매 정도로 정리(arrangement)하여 작성한다.^^

설명
다.

몬테카를로 방법(Monte Carlo method)은, 난수 발생을 통해 무수히 많은 시도를 함으로써 얻어진 확률로써 문제의 답을 추정하는 것으로, 理論적으로 시도횟수가 무한대가 되면 정답에 근접하게 될 것이다. 물론 그 수십 수만 내다 봐도 고수라고 불리지만, 자원의 한계만 없다면 컴퓨터의 무한한 상상(시뮬레이션)에는 비할 바가 못 된다된다.
리포트를 효율적으로 작성하시는 데 작은 도움이라도 되시기를 진심으로 바랍니다. 즉, 당연한 말이지만 실제로 해본 후 의사결정을 하면 승률 100%이다.

번호	제목
열람중	(방송통신대 인공지능 기말시험)몬테카를로 트리 탐색의 槪念과 탐색 과정을 구성하는 단계 k-mean or a…
265	미국 다채널TV 산업의 구조와 경쟁 현재상황
264	(하이에어코리아자기소개서 + 면접己出문제) 하이에어코리아(신입AS) 자기소개서 우수예문 [하이에어코리아自紹書…
263	시장 전체주의와 인문교육
262	루이비통 기업분석,성공비결과 루이비통 경영,마케팅전술 4P,STP분석및 결론 - 루이비통 전술연구 리포트
261	접목 (接木)
260	[여성복지론] 성매매 특별법
259	전선과 날씨에 상대하여
258	당뇨병
257	[기업마케팅사례(instance)] 향기마케팅사례(instance)- 옷
256	카리스마적 리더십
255	신생아기의 발달특징(신체발달, 반사운동, 감각발달) 신생아기의 발달특징(..
254	국민은행,마케팅조사,sns,마케팅,브랜드,브랜드마케팅,기업,서비스마케팅,글로벌,경영,시장,example(사례…
253	사이버 심리학에 마주향하여
252	일본의 신쥬(동반자살)와 자살 文化(culture)

forms4

페이지 정보

본문

검색