.dsy:it. (http://www.dsy.it/forum/)
- Sistemi intelligenti (http://www.dsy.it/forum/forumdisplay.php?forumid=267)
-- Appello 28/2 (http://www.dsy.it/forum/showthread.php?threadid=33850)

Originally posted by elpampero
Cosa rappresenta questa?
y(t+1) = α y(t) + (1 – α u(t)

Guarda non so bene, xò so che tutti i bravissimi che conosco hanno sofferto questo esame. Quello che ha preso di più al primo tentativo si è smarcato con un 26.Gli altri hanno viaggiato su quote basse o bassissime.L'hanno rifatto 2o3 volte x prendere di più.Non ci penso nemmeno.Gli argomenti li conosco e mi basta.E' una manata, troppi argomenti alcuni pure pallosissimi che fanno già in altri corsi (vabbè)

Infatti la vedo molto dura..c'è una componente di fortuna. Ho visto gli appelli passati e mentre alcuni mi sembrano fattibili altri sono davvero complessi..
Oltretutto mi sa che l'eventuale progetto non fa alzare di molto il voto..

Originally posted by Polo
Questa è la funzione che definisce l'evolution path cioè l'elissoide entro i quale sono presenti tutte le possibili mutazioni ad un passo di un algoritmo genetico:

La formula è

s ( g +1) = (1 − α s ) s ( g ) + α u B (g) D(g) z (g) isel

nelle slide è spiegata
Nuovo_valore = a * Vecchio_valore + b * Innovazione
dove a e b sono a = α e b = 1 - α

L'eventuale progetto o tesina ecc. ecc. a lui non interessano proprio, servono solo a far perdere tempo.Utile no?!?

echeccazz

Originally posted by Spina
L'eventuale progetto o tesina ecc. ecc. a lui non interessano proprio, servono solo a far perdere tempo.Utile no?!?

Che io sappia, no!! Se ora si è riconvertito non so ...

ho dei dubbi su alcune domande dei vecchi scritti, spero che qualcuno posso aiutarmi

Confrontare i metodi off-line ed on-line di apprendimento nel Reinforcement Learning. Discuterne pregi e difetti

Con off-line e on-line intende on-policy e off-policy?



Cos'è un modello dinamico?



Per la lezione sulle mappe di Kohonen dalla pagina del programma del corso porta a quella del prof Frosio ma non ho trovato nessuna slide a riguardo, e non avendo seguito la lezione....

Originally posted by darsch
ho dei dubbi su alcune domande dei vecchi scritti, spero che qualcuno posso aiutarmi

Confrontare i metodi off-line ed on-line di apprendimento nel Reinforcement Learning. Discuterne pregi e difetti

Con off-line e on-line intende on-policy e off-policy?



Cos'è un modello dinamico?



Per la lezione sulle mappe di Kohonen dalla pagina del programma del corso porta a quella del prof Frosio ma non ho trovato nessuna slide a riguardo, e non avendo seguito la lezione....

alra domanda,
Definizione di apprendimento supervisionato e non-supervisionato. Disegnare un perceptrone multi-layer. Cosa si intende per
“hidden units”? Cosa si intende per apprendimento in una rete? Cosa rappresenta la funzione costo? Scegliere un modello di
rete neurale e derivare le equazioni di aggiornamento dei pesi. Cosa si intende per over-fitting? Cosa si intende per sovraparametrizzazione? Come sono legate la sovraprametrizzazione e l’overfitting?

non trovo risposta alle ultime 3 domande

http://it.wikipedia.org/wiki/Overfitting. Qui è molto chiaro. Cmq sovraparametrizzazione e overfitting sono lo stesso termine.E' handicappato!!

Originally posted by darsch
alra domanda,
Definizione di apprendimento supervisionato e non-supervisionato. Disegnare un perceptrone multi-layer. Cosa si intende per
“hidden units”? Cosa si intende per apprendimento in una rete? Cosa rappresenta la funzione costo? Scegliere un modello di
rete neurale e derivare le equazioni di aggiornamento dei pesi. Cosa si intende per over-fitting? Cosa si intende per sovraparametrizzazione? Come sono legate la sovraprametrizzazione e l’overfitting?

non trovo risposta alle ultime 3 domande

Nessuno ha idea di come si svolgesse questo esercizio:
Cosa si intende per modello semi-parametrico? Per modello lineare? Fare un esempio di un modello semi-parametrico e di
un sistema lineare. Descrivere un modello di rete neurale a piacere. Con la rete neurale definita si vuole apprendere la funzione
sottostante i seguenti cinque valori misurati: P1 = [10.; 20.], P2 = [5.; 8.], P3 = [3. 12.], P4 = [0; 0.], P5 = [-1; -3]. Definire
l’algoritmo di apprendimento, sviluppare i primi due passi dell’algoritmo e calcolarne il risultato.

Originally posted by elpampero
Nessuno ha idea di come si svolgesse questo esercizio:
Cosa si intende per modello semi-parametrico? Per modello lineare? Fare un esempio di un modello semi-parametrico e di
un sistema lineare. Descrivere un modello di rete neurale a piacere. Con la rete neurale definita si vuole apprendere la funzione
sottostante i seguenti cinque valori misurati: P1 = [10.; 20.], P2 = [5.; 8.], P3 = [3. 12.], P4 = [0; 0.], P5 = [-1; -3]. Definire
l’algoritmo di apprendimento, sviluppare i primi due passi dell’algoritmo e calcolarne il risultato.