传统上，对GPU的蒙特卡罗仿真是在CUDA C/ C++代码中实现的。大家必须明确地管理内存并编写大量样板代码，这对代码维护和生产效率提出了挑战。...该方法利用计算时间与推理时间进行定价训练，与GPU上的蒙特卡罗模拟相比，它实现了额外的数量级加速，这使得在生产环境中的实时奇异期权定价成为一个现实目标。...3 第1部分：使用GPU Python库进行蒙特卡洛定价 NVIDIA GPU被设计用来使用大量线程进行并行计算。蒙特卡罗仿真是在GPU中可以很好加速的算法之一。...在下面的小节中，大家将看到在传统的CUDA代码中使用蒙特卡罗模拟，然后在Python中使用不同的库实现相同的算法。 CUDA方法 传统上，蒙特卡罗期权定价是在CUDA C/ C++中实现的。...使用Python的GPU库，可以用简洁的Python代码行实现完全相同的蒙特卡罗模拟，而不会带来显著的性能损失。
近日，快手 AI 平台部在斗地主上取得了突破，提出了首个从零开始的斗地主人工智能系统——斗零（DouZero）。 比较有趣的是，该系统所使用的算法极其简单却非常有效。...在初高中课本中，我们学过「用频率估计概率」，这就是典型的蒙特卡罗方法。以上所述是蒙特卡罗方法在强化学习中的简单应用。然而，蒙特卡罗方法在强化学习领域中被大多数研究者忽视。...首先，斗地主可以很容易产生完整的对局，所以不存在不完整的状态序列。其次，作者发现蒙特卡罗方法的效率其实并没有很低。因为蒙特卡罗方法实现起来极其简单，我们可以很容易通过并行化来采集大量的样本以降低方差。...与之相反，蒙特卡罗方法直接预测最后一个状态的奖励，不受稀疏奖励的影响。 「斗零」系统如何实现？ 斗零系统的实现也并不复杂，主要包含三个部分：动作 / 状态编码、神经网络和并行训练。...斗零采用多演员（actor）的架构，在单个 GPU 服务器上，用了 45 个演员同时产生数据，最终数据被汇集到一个中央训练器进行训练。
: 144 (33% up), Commits: 9729, Github URL: Statsmodels Shogun：一种机器学习工具箱，以统一与高效的方式实现了机器学习方法，方便集成多种数据表示...Contributors: 69 (50% up), Commits: 6198, Github URL: Nilearn Orange3：一种新手和专家均可以使用的机器学习和数据可视化工具箱，支持交互式数据分析...Contributors: 53 (33% up), Commits: 8915, Github URL: Orange3 Pymc: 一种实现贝叶斯统计模型和拟合算法的Python模块，包括马尔可夫链蒙特卡罗...它试图使算法明确，数据结构透明，与多处理和SCOOP等并行机制较好地集成。...Contributors: 35 (46% up), Commits: 527, Github URL: Annoy PyBrain：一种模块化的机器学习库，使用简单，支持用户测试和分析自己的算法。
它可以使用gpu进行高效的符号微分。...这意味着开发者可以使用数学表达式编写Pylearn2插件(新模型、算法等)，Theano将为其优化和稳定这些表达式，并将它们编译到你选择的后端(CPU或GPU)。...HTM理论的部分内容已经实现、测试并在应用中使用，HTM理论的其他部分仍在开发中。...，包括马尔科夫链蒙特卡罗。...它与并行机制(如多处理和凸勺)完美地协调工作。
篇文章将实现AlphaZero的核心搜索算法：蒙特卡洛树搜索 蒙特卡洛树搜索(MCTS) 你可能熟悉术语蒙特卡洛[1]，这是一类算法，反复进行随机抽样以获得某个结果。...简单总结下：选择的行动的目标都是能够获得积极奖励的，但是如果行动已经了解，这就是使用；行动是找到一些能给你带来更好奖励的行动（以前没有的），这就是探索。...但是因为一次只能进行一个动作，所以就需要在两者之间取得良好的平衡。 AlphaZero使用PUCT(应用于树的预测器置信上限)规则来实现这种平衡。...这一点的实现比较简单方法是使用递归地实现选择函数， 开始游戏 上面的四个步骤在一定次数的迭代中运行。...然后从这个输出策略中抽样一些动作，为给定的状态进行一些操作。使用访问计数来构造输出策略是合理的，因为使用PUCT值来指导蒙特卡罗树搜索。这些PUCT价值观平衡了探索和使用。
Jacket, 一个专用的GPU工具箱的MATLAB，使一些MATLAB计算卸载到GPU加速和数据可视化的目的。...MATLAB 是一种广泛使用的专有软件，用于执行数值计算。它有自己的编程语言，可以实现数值算法。 GNU MCSim 一个模拟和数值积分包，具有快速蒙特卡罗和马尔可夫链蒙特卡罗能力。...Shogun是一个开源的大型机器学习工具箱，在一个通用的框架和接口下提供多种SVM实现(如libSVM、SVMlight)，并支持Octave、MATLAB、Python、R Waffles是一个由命令行工具组成的自由软件集合...Clojure使用数值库Neanderthal、ClojureCUDA和ClojureCL调用CPU和GPU上的优化矩阵和线性代数函数。...Python具有著名的科学计算软件包:NumPy、y和SciPy。 R是一种广泛使用的系统，它以数据处理和统计为重点，实现了S语言。许多附加包是可用的(自由软件，GNU GPL许可证)。
Scikit-learn是用于数据挖掘和数据分析的简单而高效的工具，基于NumPy，SciPy和matplotlib,开源，商业可用-BSD许可证，可供所有人访问，并且可在各种环境中重复使用。...这意味着你可以使用数学表达式编写Pylearn2插件(新模型、算法等)，Theano将为你优化和稳定这些表达式，并将它们编译为你选择的后端(CPU或GPU)。...Nilearn是一个Python模块，用于快速简单的统计学习神经成像数据。它利用scikit-learn Python工具箱进行多变量统计，并提供预测建模，分类，解码或连接分析等应用。...Orange3是新手和专家的开源机器学习和可视化数据。使用大型工具箱交互式数据分析工作流程。 贡献者：53(上升33%)，提交：8915，Github网址：Orange3。...16.Pymc是一个python模块，实现贝叶斯统计模型和拟合算法，包括马尔可夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo)。其灵活性和可扩展性使其适用大量问题。
使用策略网络与值网络进行搜索 AlphaGo使用蒙特卡罗树搜索的方式将策略网络与值网络进行结合。其流程示意如图2所示。 ? 图2....AlphaGo中的蒙特卡罗树搜索 image.png 值得一提的是，在AlphaGo中监督学习的策略网络表现要比强化学习的策略网络要好，或许是因为人类在对弈的过程中会选择更多可能的下法（监督学习正是模拟人类的下棋行为...AlphaGo将蒙特卡罗树搜索与深度学习结合了起来，通过异步多线程的方法在CPU上运行模拟，然后在GPU上并行地计算策略网络和值网络。 E....AlphaGo在比赛中的表现 图3展示了AlphaGo在与现在最高水平的围棋程序和人类棋手对弈的能力排名，这些围棋程序都是基于高性能的蒙特卡罗树搜索算法的。...总结与感想 可以看到，AlphaGo综合使用了监督学习、强化学习和蒙特卡罗树搜索等多种算法，通过复杂的训练过程才获得了它足以傲视群雄的实力，相比于之前基于蒙特卡罗搜索树的其他围棋程序，AlphaGo多了强化学习导出值网络的过程
这个示例还使用了 NVIDIA CURAND 库。MC_EstimatePiInlineQ 这个示例使用蒙特卡罗模拟来估算 Pi（使用内联 QRNG）。...这个示例还使用了 NVIDIA CURAND 库。MC_EstimatePiP 这个示例使用蒙特卡罗模拟来估算 Pi（使用批量 PRNG）。...这个示例还使用了 NVIDIA CURAND 库。MC_EstimatePiQ 这个示例使用蒙特卡罗模拟来估算 Pi（使用批量 QRNG）。...此示例展示了如何在 GPU 上并行实现现有的计算密集型 CPU 压缩算法，并获得数量级的性能提升。...MonteCarloMultiGPU 这个示例使用蒙特卡罗方法评估一组欧洲期权的公平看涨价格，利用系统中所有支持 CUDA 的 GPU。
导语：KDnuggets 为您带来 Github 上最新的 Python 机器学习开源项目前 20 名。...Scikit-learn 是一个简单且高效的数据挖掘和数据分析工具，易上手，可以在多个上下文中重复使用。...Shogun 是一个机器学习工具箱，它提供了很多统一高效的机器学习方法。这个工具箱允许多个数据表达，算法类和通用工具无缝组合。...Pymc 是一个Python 模块，它能实现贝叶斯统计模型和拟合算法，包括马尔科夫链蒙特卡罗（Markov chain Monte Carlo）算法。...Deap 是一个创新的，仍在发展中的计算框架，用于快速构建原型和测试方法。它旨在使算法和数据结构更加清晰透明。它与并行机制（如多进程和 SCOOP 模块）完美协调。
蒙特卡罗法（Monte Carlo method），也称为统计模拟方法（statistical simulation method），是通过从概率模型的随机抽样进行近似数值计算的方法 马尔可夫链蒙特卡罗法...，首先基于该马尔可夫链进行随机游走，产生样本的序列，之后使用该平稳分布的样本进行近似数值计算 马尔可夫链蒙特卡罗法被应用于概率分布的估计、定积分的近似计算、最优化问题的近似求解等问题，特别是被应用于统计学习中概率模型的学习与推理...蒙特卡罗法 核心思想：随机抽样（直接抽样法、接受-拒绝抽样法、重要性抽样法 等） 可用于数学期望估计、积分近似计算 一般的蒙特卡罗法中的抽样样本是独立的，而马尔可夫链蒙特卡罗法中的抽样样本不是独立的，样本序列形成马尔科夫链...马尔可夫链蒙特卡罗法 常用的马尔可夫链蒙特卡罗法 有Metropolis-Hastings算法、吉布斯抽样。...马尔可夫链蒙特卡罗法的收敛性的判断通常是经验性的 比如，在马尔可夫链上进行随机游走，检验遍历均值是否收敛 再比如，在马尔可夫链上并行进行多个随机游走，比较各个随机游走的遍历均值是否接近一致 4.
GARCH(1,1) 模型的波动率。马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC)MCMC 由两部分组成。_ 蒙特卡洛_ 部分处理如何从给定的概率分布中抽取随机样本。...马尔可夫 链 部分旨在生成一个稳定的随机过程，称为马尔可夫过程，以便通过蒙特卡罗方法顺序抽取的样本接近从“真实”概率分布中抽取的样本。然后我们可以迭代地使用 Gibbs 采样 _方法来产生一系列参数。...Markov区制转移模型分析基金利率马尔可夫区制转移模型Markov regime switching时变马尔可夫区制转换MRS自回归模型分析经济时间序列马尔可夫转换模型研究交通伤亡人数事故时间序列预测如何实现马尔可夫链蒙特卡罗...Matlab用BUGS马尔可夫区制转换Markov switching随机波动率模型、序列蒙特卡罗SMC、M H采样分析时间序列R语言BUGS序列蒙特卡罗SMC、马尔可夫转换随机波动率SV模型、粒子滤波...switchingstata马尔可夫Markov区制转移模型分析基金利率R语言如何做马尔可夫转换模型markov switching modelR语言隐马尔可夫模型HMM识别股市变化分析报告R语言中实现马尔可夫链蒙特卡罗
GARCH(1,1) 模型的波动率。 马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) MCMC 由两部分组成。_ 蒙特卡洛_ 部分处理如何从给定的概率分布中抽取随机样本。...马尔可夫 链 部分旨在生成一个稳定的随机过程，称为马尔可夫过程，以便通过蒙特卡罗方法顺序抽取的样本接近从“真实”概率分布中抽取的样本。...区制转移模型分析基金利率 马尔可夫区制转移模型Markov regime switching 时变马尔可夫区制转换MRS自回归模型分析经济时间序列 马尔可夫转换模型研究交通伤亡人数事故时间序列预测 如何实现马尔可夫链蒙特卡罗...Matlab用BUGS马尔可夫区制转换Markov switching随机波动率模型、序列蒙特卡罗SMC、M H采样分析时间序列 R语言BUGS序列蒙特卡罗SMC、马尔可夫转换随机波动率SV模型、粒子滤波...switching stata马尔可夫Markov区制转移模型分析基金利率 R语言如何做马尔可夫转换模型markov switching model R语言隐马尔可夫模型HMM识别股市变化分析报告 R语言中实现马尔可夫链蒙特卡罗
KDnuggets 为您带来 Github 上最新的 Python 机器学习开源项目前 20 名。...Scikit-learn是一个简单且高效的数据挖掘和数据分析工具，易上手，可以在多个上下文中重复使用。...Shogun是一个机器学习工具箱，它提供了很多统一高效的机器学习方法。这个工具箱允许多个数据表达，算法类和通用工具无缝组合。...Pymc是一个Python 模块，它能实现贝叶斯统计模型和拟合算法，包括马尔科夫链蒙特卡罗（Markov chain Monte Carlo）算法。...Deap是一个创新的，仍在发展中的计算框架，用于快速构建原型和测试方法。它旨在使算法和数据结构更加清晰透明。它与并行机制（如多进程和 SCOOP 模块）完美协调。
了解GPU AlphaGo由Google在2014年收购的英国人工智能公司DeepMind开发，开发成员大约有15到20人，它使用了巨大的计算资源。...其程序综合了神经网络和蒙特卡罗树搜索，被训练能监督式学习和自对弈。 然而硬件在AlphaGo的性能表现上扮演了关键角色。...和大多数先进神经网络一样，DeepMind系统使用的机器也配备了图形处理器（GPU）。这些芯片最初是用来为游戏和其它对图形敏感的程序处理图像的，但研究人员发现，GPU也很适合用来开展深度学习。...加速器，极大地提供超高密度并行运算能力。...cuDNN v2, 和 CUDA 7.0，用户开机即可利用web界面交互式的GPU深度学习训练系统，并行管理多个DNNs训练，实现DNN拓扑架构可视化，并实时监控训练过程。
2016 年排名前 20 的 Python 机器学习开源项目 1.Scikit-learn 是一种基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 的用于数据挖掘和数据分析的工具，其不仅使用起来简单高效...这意味着你可以使用数学表达式编写 Pylearn2 插件(新模型、算法等)，然后 Theano 将为你优化这些表达式让其更加稳定，并将根据你的选择把它编译适配相应的后端(CPU 或 GPU)。...HTM 理论中的一部分已经在应用中被实现、测试和使用了，而其他部分仍在开发中。...提交：6356，贡献者：40 链接：https://github.com/biolab/orange3 14.Pymc 是一个实现贝叶斯统计模型和拟合算法的 Python 模块，其中包括马尔可夫链和蒙特卡罗方法...它与并行机制(例如 multiprocessing 和 SCOOP)能完美协调。
2016 年排名前 20 的 Python 机器学习开源项目 1.Scikit-learn 是一种基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 的用于数据挖掘和数据分析的工具，其不仅使用起来简单高效...这意味着你可以使用数学表达式编写 Pylearn2 插件（新模型、算法等），然后 Theano 将为你优化这些表达式让其更加稳定，并将根据你的选择把它编译适配相应的后端（CPU 或 GPU）。...HTM 理论中的一部分已经在应用中被实现、测试和使用了，而其他部分仍在开发中。...提交：6356，贡献者：40 链接：https：//github.com/biolab/orange3 14.Pymc 是一个实现贝叶斯统计模型和拟合算法的 Python 模块，其中包括马尔可夫链和蒙特卡罗方法...它与并行机制（例如 multiprocessing 和 SCOOP）能完美协调。
第 3 层：概率推断 马尔可夫链蒙特卡罗方法（tfp.mcmc）：通过采样近似积分的算法。...蒙特卡罗（tfp.monte_carlo）：用于计算蒙特卡罗期望值的工具。...Edward2 的线性混合效应模型 线性混合效应模型是对数据中结构化关系进行建模的简单方法。也称为分级线性模型，它分享各组数据点之间的统计强度，以便改进对任何单个数据点的推论。...为了拟合神经网络，我们将使用变分推理，这是一套方法来逼近神经网络在权重和偏差上的后验分布。...我们需要为训练建立损失函数，它包括两个项：预期的负对数似然和 KL 分歧。我们可以通过蒙特卡罗接近预期的负的 log 似然函数。KL 分歧是通过作为层的参数的正规化术语添加的。
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