방송통신대학교(방통대) 컴퓨터과학과 2020-2학기 인공지능 기말 과제물

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목차

1. 몬테카를로 트리 탐색의 개념과 탐색 과정을 구성하는 단계들에 대하여 A4용지 1매 정도로 정리하여 설명하라. (20점)

2. k-평균 군집화에 대한 다음 질문에 답하라. (20점)

3. 신경회로망 및 심층학습(딥러닝)에 대한 다음 질문에 답하라. (가)~(다) 각각 A4용지 1매 정도로 정리하여 작성한다. (30점)
1) 로젠블랫이 제안한 단층 퍼셉트론의 개념과 한계점을 설명하라.
2) 오차 역전파(BP) 모델의 개념을 설명하고, BP 학습 과정에서 발생하는 경사 소멸 문제에 대하여 설명하라.
3) 합성곱 신경망(CNN)의 개념을 간략히 설명하고, CNN을 구성하는 층에 대해 설명하라.

본문내용

몬테카를로 트리 탐색의 개념과 탐색 과정을 구성하는 단계들에 대하여 A4용지 1매 정도로 정리하여 설명하라. (20점)

몬테카를로 트리 탐색은 의사결정 문제에 활용되는 경험적 탐색 알고리즘으로 탐색 공간의 무작위 표본화를 바탕으로 탐색트리를 구성하는데 확률적인 방법이라고 이해할 수 있다.
최대 최소 탐색의 경우 깊이 제한을 둬 경험적 규칙을 기반으로 한 평가함수로 가치를 예상하는데, 몬테카를로 트리 탐색은 랜덤한 방식으로 시도하여 확률적인 가치로 선택하게 하는 것이다. 기존에 경험적으로 확인된 것을 탐색하는 것을 활용(exploitation)이라 하고 아직 확인해보지 않은 것을 탐색하는 것을 탐사(exploration)이라 한다. 활용과 탐사의 적절한 균형을 맞춰야 올바른 가치를 판단할 수 있다. 이 때 탐색하는 노드(ni)에는 그 노드의 현재 가치(vi)와 그 노드의 방문횟수 등(Ni)이 저장되어 있다.

<중 략>

시뮬레이션을 마치고 적절한 한계에 도달하면 시뮬레이션을 마치고 최종적으로 루트에서 자식노드 중 하나를 선택하여 다음 수를 결정하는 최적 행동 선택을 하는 방법은 아래 4가지 방법 중 하나를 선택한다.

참고 자료

없음