新的方法来求解强化学习问题。 　　首先来回顾下强化学习自身的特点：不断试错，也就是通过尝试与环境交互来 ...

/-introduction-reinforcement-learning-david-silver 一、蒙特卡洛（M ...

强化学习读书笔记 - 05 - 蒙特卡洛方法(Monte Carlo Methods) 学习笔记： Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 ...

转载：http://www.ruanyifeng.com/blog/2015/07/monte-carlo-method.html 蒙特卡罗方法是一种计算方法。原理是通过大量随机样本，去了解一个系统，进而得到所要计算的值。 它非常强大和灵活，又相当简单易懂，很容易实现。对于许多问题 ...

之前介绍了蒙特卡洛的优势。详情可参考之前的《蒙特卡洛方法学习（一）》。 那么对于我们设计的电路，对于电路中的元器件参数容差，进行统计分布，用一组伪随机数求得元器件的随机抽样序列，对这些随机抽样得到的元器件参数再对设计的电路进行功能仿真，比如：直流分析，交流分析，瞬态分析等等。 利用 ...

一、问题引入 回顾上篇强化学习 2 —— 用动态规划求解 MDP我们使用策略迭代和价值迭代来求解MDP问题 1、策略迭代过程： 1、评估价值 (Evaluate) \[v_{i}(s) = \sum_{a\in A} \pi(a|s) \left( {\color{red ...

蒙特卡洛方法 常见使用场景 机器学习中经常会遇到对复杂的分布做加和或积分，例如在贝叶斯方法中，往往要对参数做积分，\(P(t|X)=\int p(t|\theta)p(\theta|X)d\theta\)，频率派中EM算法的E步也是一个求期望的过程，\(Q(\theta,\theta_{old ...

1、蒙特卡洛方法概述 　　蒙特卡罗原来是一个赌场的名称，用它作为名字大概是因为蒙特卡罗方法是一种随机模拟的方法，这很像赌博场里面的扔骰子的过程。最早的蒙特卡罗方法都是为了求解一些不太好求解的求和或者积分问题。比如积分：　　 　　　$\int_a^b f(x)\, dx$ 　　如果此时f(x ...