1. 蒙特卡羅方法(Monte Carlo method) 0x1:從布豐投針實驗說起 - 只要實驗次數夠多,我就能直到上帝的意圖 18世紀,布豐提出以下問題:設我們有一個以平行且等距木紋鋪成的地板(如圖), 現在隨意拋一支長度比木紋之間距離小的針,求針和其中一條木紋相交的概率。並以 ...
簡介 最近AlphaGo Zero又火了一把,paper和各種分析文章都有了,有人看到了說不就是普通的Reinforcement learning嗎,有人還沒理解估值網絡 快速下子網絡的作用就放棄了。 實際上,圍棋是一種零和 信息對稱的combinatorial game,因此AlphaGo用的是蒙特卡羅樹搜索算法的一種,在計算樹節點Q值時使用了ResNet等神經網絡模型,只是在論文中也歸類為增強 ...
2018-01-17 16:07 0 26941 推薦指數:
1. 蒙特卡羅方法(Monte Carlo method) 0x1:從布豐投針實驗說起 - 只要實驗次數夠多,我就能直到上帝的意圖 18世紀,布豐提出以下問題:設我們有一個以平行且等距木紋鋪成的地板(如圖), 現在隨意拋一支長度比木紋之間距離小的針,求針和其中一條木紋相交的概率。並以 ...
在強化學習(十七) 基於模型的強化學習與Dyna算法框架中,我們討論基於模型的強化學習方法的基本思路,以及集合基於模型與不基於模型的強化學習框架Dyna。本文我們討論另一種非常流行的集合基於模型與不基於模型的強化學習方法:基於模擬的搜索(Simulation Based Search ...
蒙特卡羅樹搜索+深度學習 -- AlphaGo原版論文閱讀筆記 目錄(?)[+] 原版論文是《Mastering the game of Go with deep neural networks ...
摘要:本文是我在從事AIOps研發工作中做的基於MCTS的多維可加性指標的異常根因定位方案,方案基於清華大學AIOPs實驗室提出的Hotspot算法,在此基礎上做了適當的修改。 1 概述 1.1 研究對象 擁有多維度屬性(如省份、運營商、數據中心)的可加性KPI,如頁面 ...
更新 2017.2.23有更新,見文末。 MCTS與UCT 下面的內容引用自徐心和與徐長明的論文《計算機博弈原理與方法學概述》: 蒙特卡洛模擬對局就是從某一棋局出發,隨機走棋。有人形象地比喻,讓兩個傻子下棋,他們只懂得棋規,不懂得策略,最終總是可以決出勝負。這個勝負 ...
Introduction to Monte Carlo Tree Search (蒙特卡羅搜索樹簡介) 部分翻譯自“Monte Carlo Tree Search and Its Applications”。 論文鏈接:http ...
title: 蒙特卡羅(洛)模擬 date: 2020-02-27 21:26:53 categories: 數學建模 tags: [ MATLAB, 模擬] mathjax: true 引例 布豐投針實驗 法國數學家布豐(1707-1788)最早設計了投針試驗。 這一 ...
所謂蒙特卡羅方法(Monte Carlo method),也稱為統計模擬方法,指的是一系列隨機模擬某個分布,然后近似計算某些量的方法。蒙特卡羅方法在金融,計算物理,機器學習等領域有着廣泛的應用。蒙特卡羅方法的命名來自於大數學家馮諾依曼(John von Neumann ...