强化学习总结（4）--蒙特卡洛方法
大名鼎鼎的蒙特卡洛方法(MC)，源自于一个赌城的名字，作为一种计算方法，应用领域众多，主要用于求值。蒙特卡洛方法的核心思想就是：模拟---抽样---估值。 蒙特卡洛的使用条件：1.环境是可模拟的；2.只适合情节性任务(episode tasks)。 蒙特卡洛在强化学习中的应用： 1.完美信息 ...
原文：强化学习-蒙特卡洛方法
参考： 强化学习 第二版 强化学习精要 核心算法与TensorFlow实现 https: www.cnblogs.com pinard p .html https: deepmind.com learning resources introduction reinforcement learning david silver 一 蒙特卡洛 MC 方法 无论是在策略迭代还是在价值迭代中，都利用了状态 ...
2022-03-19 22:03 0 835 推荐指数：
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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 ...
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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 ...
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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 ...
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蒙特卡洛方法
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 ...
机器学习之蒙特卡洛方法
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 ...