本回答主要的参考文献是: Russo D J, Van Roy B, Kazerouni A, et al. A tutorial on thompson sampling[J]. Foundations and Trends® in Machine Learning, 2018, 11(1): 1-96. Slivkins教科书第三章:http://slivkins.com/work/MAB-book.pdf。 一、贪心算法回顾 我们首先回顾一下贪心算法的思想...
Thompson sampling选择arm的方式是：基于每个arm当前的beta分布产生一个随机数b，代表当前手臂采样得到的CTR...
汤普森采样(Thompson Sampling),也称为后验采样或概率匹配,是一种用于在线决策问题的启发式方法,特别适用于处理探索-利用问题。它是根据贝叶斯概率原理,以概率的形式描述不确定性,并在行动选择时以概率方式平衡探索和利用。 探索-利用问题是多臂老虎机问题的核心,即如何在确定优异策略(优异臂)的过程中平衡探索(试...
汤普森采样(Thompson Sampling)是MAB(Multi arm bandit)问题中经常被讨论的一种均衡exploit和explore的方法,之前已经解释了很多相关的资料,最近看到了些不一样的东西,之前share的汤普森采样(Thompson Sampling)都是使用beta分布做先验和后验的,不过发现最近发现也有使用正态分布做先验和后验的。 根据维基百科上的...
汤普森采样即 Thompson Sampling,是一种用于解决多臂赌博机问题的随机策略,最初是由它的名字命名的 (Thompson, 1933)。在多背景的情况下,每个背景被视为一台老虎机 ( multi-armed bandit(MAB) ) ,它的目标是通过选择最好的臂来最大化回报 (例如,最大化利润或最小化损失)。大部分时间里, MAB 问题是无法精确...
汤普森采样(Thompson Sampling)是MAB(Multi arm bandit)问题中经常被讨论的一种均衡exploit和explore的方法,之前已经解释了很多相关的资料,最近看到了些不一样的东西,之前share的汤普森采样(Thompson Sampling)都是使用beta分布做先验和后验的,不过发现最近发现也有使用正态分布做先验和后验的。
汤普森采样(Thompson Sampling) 1.power socket problem 一个robot快没电了,Robot 进入了一个包含 5 个不同电源插座的充电室。这些插座中的每一个都会返回略有不同的电荷量,我们希望在最短的时间内让 Baby Robot 充满电,所以我们需要找到最好的插座,然后使用它直到充电完成。
与强化学习不同，多臂老虎机不存在状态信息，只有动作和奖励，算是最简单的“和环境交互中的学习”的一...
在探讨多臂老虎机（MAB）问题时，我们曾介绍过两种主要的算法：[公式]-greedy与UCB。现在，我们将深入讨论另一种策略：汤普森采样（Thompson sampling）。汤普森采样与UCB策略有相似之处，但在决策时，它使用后验信念或后验概率来选择动作。这个概念源于贝叶斯统计，因此，我们需要回顾一下贝叶斯方法。我们以...
二、Thompson Sampling 回顾完了贪心算法，我们还是沿用上面的例子，谈一谈TS算法，以及为什么实际中它往往...