https://en.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo_tree_search 蒙特卡洛树搜索(MCTS)基础 http://mcts.ai/about/index.html UCT_RAVE算法在多人非完备信息博弈中的应用 蒙特卡洛树搜索算法(UCT): 一个程序猿进化的故事 UCT算法(Upper Confidence Bound Apply to Tree),即信任度上限树,是一种博弈树搜索算法,该算法将蒙特卡洛树搜索(Monte—Carlo Tree Sear…

Introduction to Monte Carlo Tree Search (蒙特卡罗搜索树简介)  部分翻译自“Monte Carlo Tree Search and Its Applications”. 论文链接:http://digitalcommons.morris.umn.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1028&context=horizons MCTS 结合了传统 MC 随机采样的方法 和 树搜索的方法.MC 方法利用重复的随机采样来得到结果.在…

1. 蒙特卡罗方法(Monte Carlo method) 0x1:从布丰投针实验说起 - 只要实验次数够多,我就能直到上帝的意图 18世纪,布丰提出以下问题:设我们有一个以平行且等距木纹铺成的地板(如图), 现在随意抛一支长度比木纹之间距离小的针,求针和其中一条木纹相交的概率.并以此概率,布丰提出的一种计算圆周率的方法——随机投针法.这就是蒲丰投针问题(又译“布丰投针问题”). 我们来看一下投针算法的步骤: 取一张白纸,在上面画上许多条间距为a的平行线 取一根长度为l(l≤a) 的针,随机地向…

Markus Heikki AnderssonHåkon HelgesenHesselberg Master of Science in Computer Science Submission date: June 2016Supervisor: Helge Langseth, IDI Norwegian University of Science and Technology Department of Computer and Information Science Abstract Thi…

https://blog.csdn.net/natsu1211/article/details/50986810, 感谢分享! Intro最近阿法狗和李师师的人机大战着实火了一把,还顺带捧红了柯杰,古力等一干九段.虽然我从小学的是象棋,对围棋也只是略知一二,但是棋魂还是对我影响颇深的启蒙漫画,于是还是凑热闹看了几盘大战.其中蒙特卡洛树搜索(Monte Calro Tree Search, MCTS)就多次被各路砖家提及.想必各位选过AI课的同学都知道Minimax tree和Alpha-beta…

Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search Nature 2015  这是本人论文笔记系列第二篇 Nature 的文章了,第一篇是 DQN.好紧张!好兴奋! 本文可谓是在世界上赚够了吸引力! 围棋游戏被看做是 AI 领域最有挑战的经典游戏,由于其无穷的搜索空间 和 评价位置和移动的困难.本文提出了一种新的方法给计算机来玩围棋游戏,即:利用 "value network" 来评价广泛的位置 和 “p…

1. 蒙特卡罗方法的基本思想 蒙特卡罗方法又叫统计模拟方法,它使用随机数(或伪随机数)来解决计算的问题,是一类重要的数值计算方法.该方法的名字来源于世界著名的赌城蒙特卡罗,而蒙特卡罗方法正是以概率为基础的方法. 一个简单的例子可以解释蒙特卡罗方法,假设我们需要计算一个不规则图形的面积,那么图形的不规则程度和分析性计算(比如积分)的复杂程度是成正比的.而采用蒙特卡罗方法是怎么计算的呢?首先你把图形放到一个已知面积的方框内,然后假想你有一些豆子,把豆子均匀地朝这个方框内撒,散好后数这个图形之中有多少…

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 - 数学符号说明 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…

理论基础:大数定理,当频数足够多时,频率可以逼近概率,从而依靠概率与$\pi$的关系,求出$\pi$ 所以,rand在Monte Carlo中是必不可少的,必须保证测试数据的随机性. 用蒙特卡洛方法进行计算机模拟的步骤:[1] 设计一个逻辑框图,即模拟模型．[2] 根据流程图编写程序,模拟随机现象．可通过具有各种概率分布的模拟随机数来模拟随机现象．[3] 分析模拟结果,计算所需要结果. ex1.投针试验求$\pi$ %蒲丰投针实验的计算机模拟 format long; %设置15位显示精度 a=…

主讲人 网络上的尼采 (新浪微博: @Nietzsche_复杂网络机器学习) 网络上的尼采(813394698) 9:05:00  今天的主要内容:Markov Chain Monte Carlo,Metropolis-Hastings,Gibbs Sampling,Slice Sampling,Hybrid Monte Carlo. 上一章讲到的平均场是统计物理学中常用的一种思想,将无法处理的复杂多体问题分解成可以处理的单体问题来近似,变分推断便是在平均场的假设约束下求泛函L(Q)极值的最优化…