新的方法來求解強化學習問題。 　　首先來回顧下強化學習自身的特點：不斷試錯，也就是通過嘗試與環境交互來 ...

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

強化學習讀書筆記 - 05 - 蒙特卡洛方法(Monte Carlo Methods) 學習筆記： Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 ...

轉載：http://www.ruanyifeng.com/blog/2015/07/monte-carlo-method.html 蒙特卡羅方法是一種計算方法。原理是通過大量隨機樣本，去了解一個系統，進而得到所要計算的值。 它非常強大和靈活，又相當簡單易懂，很容易實現。對於許多問題 ...

之前介紹了蒙特卡洛的優勢。詳情可參考之前的《蒙特卡洛方法學習（一）》。 那么對於我們設計的電路，對於電路中的元器件參數容差，進行統計分布，用一組偽隨機數求得元器件的隨機抽樣序列，對這些隨機抽樣得到的元器件參數再對設計的電路進行功能仿真，比如：直流分析，交流分析，瞬態分析等等。 利用 ...

一、問題引入 回顧上篇強化學習 2 —— 用動態規划求解 MDP我們使用策略迭代和價值迭代來求解MDP問題 1、策略迭代過程： 1、評估價值 (Evaluate) \[v_{i}(s) = \sum_{a\in A} \pi(a|s) \left( {\color{red ...

蒙特卡洛方法 常見使用場景 機器學習中經常會遇到對復雜的分布做加和或積分，例如在貝葉斯方法中，往往要對參數做積分，\(P(t|X)=\int p(t|\theta)p(\theta|X)d\theta\)，頻率派中EM算法的E步也是一個求期望的過程，\(Q(\theta,\theta_{old ...

1、蒙特卡洛方法概述 　　蒙特卡羅原來是一個賭場的名稱，用它作為名字大概是因為蒙特卡羅方法是一種隨機模擬的方法，這很像賭博場里面的扔骰子的過程。最早的蒙特卡羅方法都是為了求解一些不太好求解的求和或者積分問題。比如積分：　　 　　　$\int_a^b f(x)\, dx$ 　　如果此時f(x ...