ケンテイラボ

⑧ DL応用②強化・生成・転移・解釈・軽量化

G検定698

問題

状態の価値と各行動の相対的な良さ(アドバンテージ)を別々に計算し最後に足し合わせるDQNの改良手法はどれか。

ADueling Network✓ 正解
BCategorical DQN
CNoisy Network
DDouble DQN

正解

ADueling Network

解説

必ずしも行動が重要でない局面での学習効率を高めることができるネットワーク構造です。

分野解説:⑧ DL応用②強化・生成・転移・解釈・軽量化

ディープラーニングの発展的な応用技術を学ぶ分野です。強化学習(Q学習・DQN・AlphaGo等)、生成モデル(GAN・VAE・拡散モデル)、転移学習やファインチューニング、モデルの解釈性(説明可能なAI)、エッジ向けの軽量化技術などが幅広く問われます。それぞれの技術が「何を目的としているか」を整理することが攻略の鍵です。生成AIなど最新トピックも含まれるため、概念と代表手法をセットで押さえておきましょう。

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697Q学習で発生しやすいQ値の過大評価を防ぐために提案されたDQNの改良手法はどれか。699Q値を単なる期待値の平均としてではなく得られる報酬の確率分布として予測するDQNの改良手法はどれか。696DQNにおいて目標となるQ値を計算するためのネットワークを一定期間固定しておく手法はどれか。700探索を促すためにネットワークの重みに意図的にノイズを加えるDQNの拡張手法はどれか。

G検定について

AI・ディープラーニングを事業に活かす力を証明

主催一般社団法人 日本ディープラーニング協会(JDLA)
出題形式オンライン実施・多肢選択式・約200問
試験時間120分程度(実施回により変動するため公式サイトで要確認)
受験料13,200円(税込)程度(割引制度あり。年度により変動するため公式サイトで要確認)
合格基準合格ラインは非公表(おおむね正答率6〜7割が目安と言われる)
難易度★★★☆☆(標準)
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