公众号之前有讲了好几期关于Monte Carlo算法的推文。过冷水自以为感觉能够让大家明白什么是Monte Carlo算法。只叹数学方法的深奥灵活岂是一朝一夕就可以掌握的,本期过冷水就和大家分享一下大家所不知道的Monte Carlo算法。
原作者: 邓一硕 来自: 格物堂 构造投资组合是金融投资分析中历久弥新的问题。多年以来,学界、业界提出诸多对投资组合进行优化的方法。比如,最经典的基于收益率均值和 收益率波动性进行组合优化,由于马克维滋提出用收益率方差表示收益率的波动性,所以,这种方法又称为的$$ \sum M-V $$方法,即 Mean-Variance 方法的缩写;后来,又衍生出基于夏普比率(Sharp Ratio)的投资组合优化方法;近年来,随着VaR (Value at Risk) 和 CVaR(Conditional Vaule
经过matlab爱好者公众号连续不断的推送Monte Carlo方法,所以我们对其了解透彻了吗?NO!当然还得日日精进,大家经常使用的Monte Carlo方法并不完美,我估计大多数人也听不懂我在说什么,是因为你不知道错在哪了。
内容目录:MCMC(Markov Chain Monte Carlo)的理解与实践(Python)
前面两章都假设我们已知MDP的分布p(s'r|s,a)(model),但有时这一点难以做到,或者说这种Markov假设可能是不合理的,那么我们只能从真实/模拟环境中去获取这些知识。蒙特卡洛方法只需要经验知识,即:来自线上或者模拟环境交互过程的样本序列(包括状态序列、动作序列、奖励序列)。“蒙特卡洛”这个词被广泛用在利用大量随机元素作估计的地方。在这里我们用它来表示基于完全return平均值的方法。
【新智元导读】AlphaGo Zero 令人惊艳。不过,有些评论似乎渲染过度,把它的算法说得神乎其神。大数医达创始人,CMU计算机学院暨机器人研究所博士邓侃在本文中,尝试用大白话,通俗地解释 AlphaGo Zero,弄清楚蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS)、深度学习启发函数和置信上限这三大核心概念。 AlphaGo Zero 引起巨大社会轰动 只告诉机器围棋的基本规则,但是不告诉它人类摸索了上千年才总结出来的定式等围棋战术,让机器完全依靠自学,打败人类。这个题目不
本文通过五个例子,介绍蒙特卡罗方法(Monte Carlo Method)。 一、概述 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
蒙特卡洛方法入门 引言 蒙特卡罗方法于20世纪40年代美国在第二次世界大战中研制原子弹的“曼哈顿计划”计划的成员S.M.乌拉姆和J.冯·诺伊曼首先提出。数学家冯·诺伊曼用驰名世界的赌城—摩纳哥的Mon
假设您的模型是驾驶一辆汽车,帮助一位医生,甚至只是直接与一个(可能很容易被惹恼的)终端用户交互。在这些情况下,您需要确保在对模型做出的预测采取行动之前,您能够对这些预测充满信心。
最近股票、基金市场一片哀嚎,今天从技术的角度来聊聊如何基于编程+统计学来分析股票市场,仅供学习!
【导读】美国圣母大学2017年新开课程《给科学家和工程师的统计学习》Statistical Computing for Scientists and Engineers 涵盖了统计学习中的几乎所有重要知识,包括《概率与统计、信息论、多维高斯分布、最大后验估计、贝叶斯统计、指数族分布、贝叶斯线性回归、蒙特卡洛方法、重要性采样、吉布斯采样、状态空间模型、EM算法、主成分分析、连续隐变量模型、核方法与高斯过程等》,并提供视频,PPT,课程作业及其参考答案与代码,还有大量参考学习资源,是不可多得的统计学习课程。
有任务需要处理一堆收集来得开源数据集,在服务器单机跑了一天才给结果,多方咨询有HPC可以用,或者叫supercomputer,或者叫计算机集群,大部分的简称grid。看了wiki、confluence,给出一堆链接在脑海中织出密密麻麻的蜘蛛网——无从下手。居然没有use case出发端到端的参考demo,真是无力吐槽。自力更生求助google,youtube,stack overflow,梳理下来,简而言之,可以理解分而治之多线程的多处理核(cpu/gpu)的版本,涉及算力资源调度引入slurm,涉及通讯引入mpi。
【新智元导读】谷歌大脑的 Denny Britz 在他的个人博客上发表了一篇强化学习经验总结,包括好用的教程和教材,最关键的,是他经试着用 Python、OpenAI Gym、Tensorflow 写了大部分标准强化学习算法,并且按章节列出,还提供了练习和答案,是为强化学习实践的好资料。 为什么要学习强化学习? 强化学习(Reinforcement Learning,RL)是我最感兴趣的领域之一。过去几年里强化学习取得的一些成果得到了很多关注,例如掌握围棋、从原始像素学会玩 Atari 游戏,但强化学习还可
import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 0->Heads # 1->Tails def coin_flip(): """出现的数值是0或者1""" return random.randint(0, 1) # 投币的功能 # 一个记录使用的函数 list1 = [] # list是内置的函数 def monte_carlo(n): result = 0 for i in r
风险价值(VaR)是金融领域广泛使用的风险度量,它量化了在特定时间范围内和给定置信度水平下投资或投资组合的潜在损失。它提供了一个单一的数字,代表投资者在正常市场条件下可能经历的最大损失。VaR是风险管理、投资组合优化和法规遵从的重要工具。
强化学习读书笔记 - 14 - 心理学 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 参照 Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 强化学习读书笔记 - 00 - 术语和数学符号 强化学习读书
标题:Monte Carlo Convolution for Learning on Non-Uniformly Sampled Point Clouds
In RL, we build an agent that can make smart decisions. For instance, an agent that learns to play a video game. Or a trading agent that learns to maximize its benefits by making smart decisions on what stocks to buy and when to sell.
【磐创AI导读】:本篇文章是深度强化学习专栏的第三篇,讲了第四节无模型的强化学习方法,希望对大家有所帮助。查看上篇关于本专栏的介绍:深度强化学习(DRL)专栏开篇。
选自incompleteideas 机器之心编译 参与:黄小天、刘晓坤 强化学习教父 Richard Sutton 的经典教材《Reinforcement Learning:An Introduction》第二版公布啦。本书分为三大部分,共十七章,机器之心对其简介和框架做了扼要介绍,并附上了全书目录、课程代码与资料。下载《强化学习》PDF 请点击文末「阅读原文」。 书籍百度网盘:https://pan.baidu.com/s/1miP38tM 原书籍地址:http://incompleteideas.net
“问渠那得清如许,为有源头活水来”,通过前沿领域知识的学习,从其他研究领域得到启发,对研究问题的本质有更清晰的认识和理解,是自我提高的不竭源泉。为此,我们特别精选论文阅读笔记,开辟“源头活水”专栏,帮助你广泛而深入的阅读科研文献,敬请关注。
什么是 MCTS? 全称 Monte Carlo Tree Search,是一种人工智能问题中做出最优决策的方法,一般是在组合博弈中的行动(move)规划形式。它结合了随机模拟的一般性和树搜索的准确性。 MCTS 受到快速关注主要是由计算机围棋程序的成功以及其潜在的在众多难题上的应用所致。超越博弈游戏本身,MCTS 理论上可以被用在以 {状态 state,行动 action} 对定义和用模拟进行预测输出结果的任何领域。 ---- 基本算法 基本的 MCTS 算法非常简单:根据模拟的输出结果,按照节点构造搜
马尔科夫链蒙特卡洛方法(Markov Chain Monte Carlo),简称MCMC,MCMC算法的核心思想是我们已知一个概率密度函数,需要从这个概率分布中采样,来分析这个分布的一些统计特性,然而这个这个函数非常之复杂,怎么去采样?这时,就可以借助MCMC的思想。
如果一个函数h,我们可以找到它在[a,b]之间的概率密度函数f (w = h / f),则该积分等同于w的期望值。
强化学习读书笔记 - 13 - 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 参照 Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 强化
本期论文解读邀请了中国人民大学博士生王涵之分享其发表在KDD 2021 的论文 《Approximate Graph Propagation》,第二作者为中国人民大学博士生何明国,通讯作者为中国人民大学魏哲巍教授。这篇论文将目前绝大多数的图节点邻近度指标和图神经网络特征传播形式都归纳为一个概括性的图传播范式,针对该图传播范式,这篇论文提出了一个时间复杂度近似最优的通用算法AGP。
我下意识就想到了微积分,这不就建立坐标系,求出交点,计算积分就行了嘛。转念一想,小学生哪里会积分,这道题一定有简单的解法。
渲染领域最重要的两篇论文,一篇是‘Rendering Equation’,另一篇则是‘Robust Monte Carlo Methods for Light Transport Simulation’,前者奠定了理论基础,后者则涵盖了主要的光纤传输算法,两篇论文可以说是渲染领域的奠基之作。而在可微分渲染领域,个人感觉‘Differentiable Monte Carlo Ray Tracing through Edge Sampling ‘奠定了可微分渲染的理论,而本篇论文则类似Veach的论文,探讨了如何将已有的光线传输算法引入到可微分渲染中。本论文发表于2020年,主要贡献有三:
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AlphaGo Zero是Deepmind 最后一代AI围棋算法,因为已经达到了棋类游戏AI的终极目的:给定任何游戏规则,AI从零出发只通过自我对弈的方式提高,最终可以取得超越任何对手(包括顶级人类棋手和上一代AlphaGo)的能力。换种方式说,当给定足够多的时间和计算资源,可以取得无限逼近游戏真实解的能力。这一篇,我们深入分析AlphaGo Zero的设计理念和关键组件的细节并解释组件之间的关联。下一篇中,我们将在已有的N子棋OpenAI Gym 环境中用Pytorch实现一个简化版的AlphaGo Zero算法。
Numba 利用LLVM将python函数编译成优化后的机器码。Numba编译的由python写的数学算法能够接近C或Fortran的运行速度。LLVM 不仅能编译numba代码,还擅长优化它。
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
Deepmind 最近发布了 AlphaGo 的最新版本 AlphaGo Zero 的论文,AlphaGo 不再需要学习人类的经验,而是可以自己学习如何下围棋,而且最新的 Zero 可以打败之前的版
https://github.com/wwxFromTju/awesome-reinforcement-learning-zh
注意下面很多链接需要访问外国网站,无奈国情如此 1. Quoc Le大神(Google Brain)讲Neural Architecture Search(目测是去年NIPS视频?) YouTube视
三个深度策略网络 (Policy Networks), 一个深度估值网络(Value Network):
悉尼科大徐亦达教授近日在GitHub更新了他2019年以来的机器学习新材料,超过1000页的讲义,总共涵盖 32 个主题。
马尔科夫链蒙特卡洛方法(Markov Chain Monte Carlo),简称MCMC,产生于20世纪50年代早期,是在贝叶斯理论框架下,通过计算机进行模拟的蒙特卡洛方法(Monte Carlo)。该方法将马尔科夫(Markov)过程引入到Monte Carlo模拟中,实现抽样分布随模拟的进行而改变的动态模拟,弥补了传统的蒙特卡罗积分只能静态模拟的缺陷。MCMC是一种简单有效的计算方法,在很多领域到广泛的应用,如统计物、贝叶斯(Bayes)问题、计算机问题等。
Prefrontal cortex as a meta-reinforcement learning system
【磐创AI导读】:本篇文章是深度强化学习专栏的第四篇,讲了第五节实战强化学习中Monte Carlo Policy Gradient 算法及Actor Critic 算法,希望对大家有所帮助。查看关于本专栏的介绍:深度强化学习(DRL)专栏开篇。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
强化学习总结 强化学习的故事 强化学习是学习一个最优策略(policy),可以让本体(agent)在特定环境(environment)中,根据当前的状态(state),做出行动(action),从而获得最大回报(G or return)。 有限马尔卡夫决策过程 马尔卡夫决策过程理论定义了一个数学模型,可用于随机动态系统的最优决策过程。 强化学习利用这个数学模型将一个现实中的问题变成一个数学问题。 强化学习的故事1:找到最优价值 强化学习就是:追求最大回报G 追求最大回报G就是:找到最优的策略\(\p
1. AlphaZero算法: 算法的核心是把MCTS算法与深度强化学习(DRL)结合起来(使用MCTS算法作为RL的policy improvement机制)。为了达到这个目的做了两点改动:
从今天开始要研究Sampling Methods,主要是MCMC算法。本文是开篇文章,先来了解蒙特卡洛算法。
从今天开始要研究Sampling Methods,主要是MCMC算法。本文是开篇文章,先来了解蒙特卡洛算法。 Contents 1. 蒙特卡洛介绍 2. 蒙特卡洛的应用 3. 蒙特卡洛积分 1. 蒙特卡洛介绍 蒙特卡罗方法(Monte Carlo method),也称统计模拟方法,是二十世纪四十年代中期由于科学技术的 发展和电子计算机的发明,而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。是指使 用随机数(或伪随机数)来解决很多计算问题的方法。与它对应的是确定
来源:PaperWeekly本文约1500字,建议阅读5分钟本文简单介绍有关于 random matrix 的算法。 本文介绍一下我硕士论文中用到的关于随机矩阵 GUE 的算法,真的超级好使,谁用谁知道!关于 GUE 的简单介绍,可以看下: https://zhuanlan.zhihu.com/p/161375201 这篇文章的主要参考文献是 [1][2][3] 。所有代码都是使用 Matlab 编写。 那我们首先来回顾一下,GUE 的定义: DEFINITION 1.1(Gaussian unitary
在强化学习问题中,我们可以用马尔可夫决策过程(MDP)和相关算法找出最优行动值函数 q∗(s,a)和v∗(s),它通过策略迭代和值迭代找出最佳策略。
机器之心专栏 机器之心编辑部 时隔四个月,ByteDance Research 与北京大学物理学院陈基课题组又一合作工作登上国际顶级刊物 Nature Communications:论文《 Towards the ground state of molecules via diffusion Monte Carlo on neural networks 》将神经网络与扩散蒙特卡洛方法结合,大幅提升神经网络方法在量子化学相关任务上的计算精度、效率以及体系规模,成为最新 SOTA。 论文链接: https:/
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