多臂老虎机问题可以被看作简化版的强化学习问题,算是最简单的“和环境交互中的学习”的一种形式,不存在状态信息,只有动作和奖励。多臂老虎机中的探索与利用(exploration vs. exploitation)问题一直以来都是一个特别经典的问题,理解它能够帮助我们学习强化学习。 2.问题介绍 2.1问题定义 在多臂老虎机(multi-armed ba...
多臂老虎机问题(Multi-Armed Bandit Problem)可以想象成一个场景,其中有许多老虎机,每台机器在拉动时可能会给你一些奖励,但具体奖励多少你是不知道的。每台机器的中奖几率和奖励可能都不一样。你的任务是在有限的尝试次数内,尽量多地赢取奖励。 关键挑战在于:你不知道哪台机器最有可能给你最多的奖励。你可以不断...
在这个问题中老虎机就是Agent面临的"环境" (Environment)。强化学习的过程就是Agent采取行动(action)与Environment进行交互,从环境中获取奖励,并且改变环境状态(state)。(目前问题中环境状态不会改变)强化学习的目标是要找到使得获取奖励最大的行动策略(policy)。 在当前问题中以上术语的对应如下: Agent: 玩家 Environmen...
随着个人数据被广泛应用于机器学习、推荐系统和在线服务中,如何保护用户隐私成为了一个迫切的问题。差分隐私作为一种强有力的隐私保护技术,能够有效防止数据泄露和滥用。而线性情景多臂老虎机问题则是许多实际应用中的核心问题,如在线广告投放、个性化推荐等,它要求系统在不确定环境中做出最优决策以最大化收益。本文重点...
多臂老虎机问题（1）——单状态多臂老虎机多臂老虎机是强化学习领域的一个经典难题。这个问题可以拆解为三个部分的代码解决方案：首先是单状态多臂老虎机，其次是上下文多臂老虎机，最后是简单线性层的老虎机解决方案。这三个阶段，恰恰反映了强化学习解决方案的逐步演变。多臂老虎机问题本质上是一个概率论与强化...
多臂老虎机是一个有多个拉杆的赌博机,每一个拉杆的中奖几率是不一样的,问题是:如何在有限次数内,选择拉不同的拉杆,获得最多的收益。 假设这个老虎机有3个拉杆,最笨的方法就是每个拉杆都试几次,找到中奖概率最大的那个拉杆,然后把之后有限的游戏机会都用在这个拉杆上。
导师提供了一个有趣的问题作为切入点来深入理解“强化学习”,那就是多臂老虎机问题(multi-armed bandit)。 多臂老虎机实验本质上是一类简化的强化学习问题,这类问题具有非关联的状态(每次只从一种情况输或赢中学习),而且只研究可评估的反馈。假设有一台N个摇臂老虎机,每拉一个摇臂都会有一定的概率获得回报,这样...
多臂老虎机(Multi-Armed Bandits,或简称MAB)是在线学习的基本问题模型。 问题描述:假设你进入一家赌场,面前有K台老虎机。老虎机本身是一个运气游戏,我们假设每台老虎机吐出的钱都服从某一个概率分布,但作为玩家不知道每个分布到底是什么,只能通过多次摇臂大概估计器概率分布。假设你T次玩老虎机的机会,如何才能做到...
在这类多臂老虎机问题中，每个备选方案都能以固定的概率产生成功的结果。因此，这类多臂老虎机问题相当于在一系列伯努利瓮之间进行选择，且每个瓮都包含着不同比例的灰球和白球。因此，我们将这类多臂老虎机问题称为伯努利多臂老虎机问题，也经常被称为频率问题，因为决策者对分布一无所知。不过，当决策者对各个...
选择最优备选方案的学习模型中加入不确定性的模型被称之为多臂老虎机问题。在一个多臂老虎机问题中,不同备选方案的奖励源于一个分布,而不是固定的金额。多臂老虎机问题模型适用于各种各样的现实环境。在收益不确定的行动之间进行的任何选择,无论是药物试验,还是对树立广告牌位置的选择、技术路线的选择,抑或是要...