强化学习已经席卷了整个 AI 世界。从 AlphaGo 到 AlphaStar,由强化学习提供动力的 AI 智能体已经战胜了越来越多由人类主导的传统活动。通过在某一环境中对智能体行为进行优化以实现最大奖励是强化学习的关键,但是绝大多数强化学习方法需要对环境有完整的了解,而现实中这是难以实现的,基于样本的学习方法(例如蒙特卡洛)则可以解决这一痛点。本文以 21 点游戏为例,对蒙特卡洛方法进行了在强化学习中的应用进行了介绍,AI 科技评论编译如下。
作者:陈之炎 本文约2000字,建议阅读10分钟本文介绍了蒙特卡洛算法。 蒙特卡洛算法(Monte Carlo algorithm)是一种基于随机采样的计算方法,其基本思想是通过生成随机样本,利用统计学原理来估计数学问题的解。它最初是由美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的科学家斯坦尼斯拉夫·乌拉姆(Stanislaw Ulam)和尤里·维加(Nicholas Metropolis)在20世纪40年代初开发的,用于模拟核反应堆中的中子传输问题。 蒙特卡洛算法的核心原理是利用随机数和概率统计方法来模拟问题,通过大量随机
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。
贝叶斯统计是一种基于概率的统计分析方法,它在Python数据分析领域的应用日益广泛。与传统频率学派不同,贝叶斯统计充分利用先验信息,并根据新的数据不断更新对参数的估计。本文将详细介绍贝叶斯统计在Python数据分析中的高级技术点,包括贝叶斯推断、概率编程和马尔科夫链蒙特卡洛等。
风险价值 (VaR) 是一种统计数据,用于量化公司、投资组合在特定时间范围内可能发生的财务损失程度
如何使用Python通过蒙特卡洛模拟自动计算风险值(VaR)来管理投资组合或股票的金融风险。
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:/
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。
Python中存在着很多算法,本篇要为大家介绍一种新的算法,蒙特卡洛算法。下面就这种算法带来简单的介绍和实例。
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 数学符号看不懂的,先看看这里: 强化学习读书笔记 - 00 - 术语和数学符号 蒙特卡洛方法简话 蒙特卡洛是一个赌城的名字。冯·诺依曼给这方法起了这个名字,增加其神秘性。 蒙特卡洛方法是一个计算方法,被广泛的用于
圆周率π是一个无理数,没有任何一个精确公式能够计算π值,π的计算只能采用近似算法。国际公认采用蒙特卡洛方法计算。蒙特卡洛(Monte Carlo)方法,又称随机抽样或统计试验方法。当所求解问题是某种事件出现的概率,或某随机变量期望值时,可以通过某种“试验”的方法求解。简单说,蒙特卡洛是利用随机试验求解问题的方法。 首先构造一个单位正方形 和 1/4圆。随机向单位正方形和圆结构抛洒大量点,对于每个点,可能在圆内或者圆外,当随机抛点数量达到一定程度,圆内点将构成圆的面积,全部抛点将构成矩形面积。圆内点数除以圆外
蒙特卡罗方法也成统计模拟方法,是指使用随机数(或者更常见的伪随机数)来解决很多计算问题的方法。工作原理就是两件事:不断抽样、逐渐逼近。如何利用python语言实现蒙特卡洛方法。
笔者阅读的是中文书籍,提到的具体公式笔者将给出其所在的英文版本的页码,英文书籍原文见 Sutton 本人官网:http://incompleteideas.net/book/the-book.html。
之前我们讨论过马尔可夫决策过程(MDP,参阅 https://goo.gl/wVotRL)以及寻找最优的动作-价值函数
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
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。
问题一:我们如何用蒙特卡洛方法求积分?问题二:如何近似求一个随机变量的数学期望?问题三:估计的误差是多少?问题四:如何从理论上对蒙特卡洛估计做分析?结论
加州大学洛杉矶分校计算机科学专业的 Ray Zhang 最近开始在自己的博客上连载介绍强化学习的文章,这些介绍文章主要基于 Richard S. Sutton 和 Andrew G. Barto 合著的《Reinforcement Learning: an Introduction》,并添加了一些示例说明。该系列文章现已介绍了赌博机问题、马尔可夫决策过程和蒙特卡洛方法。本文是对其中蒙特卡洛方法文章的编译。更多相关文章和最新更新可访问:https://oneraynyday.github.io
大家好,我是Python进阶者。 是不是觉得很诧异?明明上周刚发布了这篇:分享一道用Python基础+蒙特卡洛算法实现排列组合的题目(附源码),今天又来一篇,名曰番外篇!其实今天是想给大家分享【🌑(这是月亮的背面)】大佬的解法,拍案叫绝! 📷 前情回顾 前几天在才哥交流群里,有个叫【Rick Xiang】的粉丝在Python交流群里问了一道关于排列组合的问题,初步一看觉得很简单,实际上确实是有难度的。 题目是:一个列表中有随机15个数,没有重复值。从列表里面任意选5个数,如何选出来
来源:专知本文为书籍推荐,建议阅读5分钟读完这本书,读者将对现代强化学习及其应用有一个全面、直观的了解。 本书介绍使用Python, PyTorch和TensorFlow来进行深度强化学习实战 https://www.barnesandnoble.com/w/practical-deep-reinforcement-learning-with-python-ivan-gridin/1141794632 关键特性 ●接触著名的RL技术,包括蒙特卡洛、深度Q -学习、策略梯度和角色关键。 使用TensorFl
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!
选自int8 Blog 机器之心编译 我们都知道 DeepMind 的围棋程序 AlphaGo,以及它超越人类的强大能力,也经常会听到「蒙特卡洛树搜索」这个概念。事实上,蒙特卡洛树搜索是在完美信息博弈场景中进行决策的一种通用技术,除游戏之外,它还在很多现实世界的应用中有着广阔前景。本文中,我们会以 AlphaGo 为例子,对这一方法进行详细介绍。 长久以来,学术世界一直认为计算机在围棋这个复杂游戏上达到超越人类的水平是几乎无法实现的。它被视为人工智能的「圣杯」——一个我们原本希望在未来十年挑战的遥远里程碑。
大数据文摘作品 编译:Niki、张南星、Shan LIU、Aileen 这篇文章让小白也能读懂什么是人们常说的Markov Chain Monte Carlo。 在过去几个月里,我在数据科学的世界里反复遇到一个词:马尔可夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo , MCMC)。在我的研究室、podcast和文章里,每每遇到这个词我都会“不明觉厉”地点点头,觉得这个算法听起来很酷,但每次听人提起也只是有个模模糊糊的概念。 我屡次尝试学习MCMC和贝叶斯推论,而一拿起书,又很快就放弃了。无
最近我们被客户要求撰写关于偏最小二乘法(PLS)回归的研究报告,包括一些图形和统计输出。
本文建立偏最小二乘法(PLS)回归(PLSR)模型,以及预测性能评估。为了建立一个可靠的模型,我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法,可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据
蒙特卡洛方法(Monte Carlo method)是20世纪40年代中期提出的一种以概率统计为指导的重要数值计算方法。其名字来源于摩洛哥的赌城蒙特卡洛,象征着概率。蒙特卡洛方法在金融工程学,宏观经济学,计算物理学等领域应用广泛。
对于目前基于神经网络的序列模型,很重要的一个任务就是从序列模型中采样。比如解码时我们希望能产生多个不一样的结果,而传统的解码算法只能产生相似的结果。又比如训练时使用基于强化学习或者最小风险训练的方法需要从模型中随机采集多个不一样的样本来计算句子级的损失,而一般的确定性方法不能提供所需要的随机性。本文回顾了一系列常用的序列模型采样方法,包括基于蒙特卡洛的随机采样和随机束搜索,以及最近提出的基于Gumbel-Top-K的随机束搜索。表1展示了这三种方法各自的优缺点。
分享一道由群员“Melbourne”,外号 “Paper Machine”,有数学小王子之称的小伙伴分享的题目!
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 📷 强化学习,除了可以用于单个强化学习智能体和环境的相互作用,也可以用于两个或者多个智能体在某个强化学习环境下的博弈。 关于这种类型的算法,最有名的应该是蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS)。 随着AlphaGo和AlphaZero算法在围棋、国际象棋和将棋等棋类领域的广泛应用,并且在这些领域内均取得了相比传统的Alpha-Beta 剪枝算法更加优异的性能,蒙特卡洛树搜索算法作为这些智能体使用的算法也被越来越多的人研究
在已知的马尔可夫决策过程(MDP)中,无论是策略迭代(policy iteration)还是价值迭代(value iteration),都假定已知环境(Environment)的动态和奖励(dynamics and reward),然而在许多的真实世界的问题中,MDP模型或者是未知的,或者是已知的但计算太复杂。本文讲述无模型的预测与控制Model-free Prediction and Control 中的前半部分,无模型的预测 (Model-free Prediction)通过与环境的交互迭代来求解问题。
机器之心专栏 作者:李玉喜 AlphaGo 与世界第一的人类棋手柯洁的对弈比赛已经引起了全世界的广泛关注。不出意外,尽管柯洁表现出色,但 AlphaGo 仍然连续取得了两场胜利。明天柯洁还将与 AlphaGo 展开最后一场比赛,是否会出现意外惊喜,让我们拭目以待。最后的比赛之前,加拿大阿尔伯塔大学计算机系博士、博士后李玉喜撰写了一篇解读 AlphaGo 背后的技术以及讨论我们应该如何应对这些技术的文章。李玉喜博士致力于深度学习、强化学习、机器学习、人工智能等前沿技术及其应用。曾任电子科技大学副教授;在美国
【导读】Richard S. Sutton就职于iCORE大学计算机科学系,是强化学习领域的专家,其在强化学习领域的著作“Reinforcement Learning”一直是认为是强化学习方面的圣经,
本文建立偏最小二乘法(PLS)回归(PLSR)模型,以及预测性能评估。为了建立一个可靠的模型,我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法,可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据。
为了后面要讲的路径追踪,需要讲一下这个蒙特卡洛积分,同时需要回顾一下高等数学中的微积分和概率论与统计学的知识
风险价值 (VaR) 是一种统计数据,用于量化公司、投资组合在特定时间范围内可能发生的财务损失程度 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** )。
【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。
2、问题:头部效应很重,热门item有大量的正样本,而冷物品有大量负样本,难以均衡化;
蒙特卡洛随机方法,即统计模拟方法,是一类以概率统计理论为指导的数值计算方法。本质上是用部分估计整体,采样越多,则越近似最优解。
在前面的学习中,我们分析了蒙特卡洛方法,本章节将为大家解开蒙特卡洛树搜索的“面纱”。虽然它们的名字很接近,但大家需要注意的是这两者却有着本质区别。
2016年10月18日, 世界人工智能大会技术分论坛,特设“新智元智库院长圆桌会议”,重量级研究院院长 7 剑下天山,汇集了中国人工智能产学研三界最豪华院长阵容:美团技术学院院长刘江担任主持人,微软亚洲研究院常务副院长芮勇、360人工智能研究院院长颜水成、北京理工大学计算机学院副院长黄华、联想集团副总裁黄莹、Intel 中国研究院院长宋继强、新华网融媒体未来研究院院长杨溟联袂出席。 【新智元导读】加拿大阿尔伯塔大学著名增强学习大师 Richard S. Sutton 教授的经典教材《增强学习导论》(Rein
之前总结的大部分模型都是基于正态性的假设,但实际上,正态性假设并不非常符合金融时间序列的特征。如果从其他分布假设出发,对于单个资产来说,已经有t-garch等模型可以用于波动率建模,相对容易,但对于资产组合来说,多元正态具有边际分布及线性组合也符合多元正态分布的良好性质,但多元t分布,多元渐进t分布等就不具有这么好的性质,因此需要一些新的模型来解决这一问题,本文总结一种可以用于资产组合分布建模的方法:Copula模型,通过Copula模型描述出组合的分布后,就可以利用之前蒙特卡洛的方法估计组合VaR。
以下概括都是基于我个人的理解,可能有误,欢迎交流:piperliu@qq.com。
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 昨天,Uber AI实验室与斯坦福研究团队共同开源了概率编程语言Pyro。Pyro是一个深度概率建模工具,它基于Python和PyTorch库,
强化学习读书笔记 - 08 - 规划式方法和学习式方法 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 需要了解强化学习的数学符号,先看看这里: 强化学习读书笔记 - 00 - 术语和数学符号 什么是模型(model) 环境的模型,本体可以通过模型来预测行为的反应。 对于随机的环境,有两种不同的模型: distribution model - 分
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