近期看到一些LLM o1类的文章时都会用到蒙特卡洛树搜索,本Blog将详细描述一下什么是蒙特卡洛树,以及讲解如何将蒙特卡洛树应用到LLM内,来增强LLM的推理性能。 蒙特卡洛树搜索算法的核心是:选择与模拟。 蒙特卡洛树搜索算法的主要目标是:给定一个游戏状态来选择最佳的下一步。 前言 在讲解蒙特卡罗树算法之前,我们先玩一个...
蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）是一种用于决策和优化问题的启发式搜索算法，特别适用于...
蒙特卡洛树搜索算法是一种解决决策问题的算法,它基于随机模拟和搜索树的组合。该算法通过在一个搜索树中不断扩展节点,然后利用随机模拟来评估各个节点的价值,最终选择最优的决策路径。蒙特卡洛树搜索算法在很多领域都有广泛的应用,如游戏中的人工智能决策、棋类游戏的自动对弈等。 2. 蒙特卡洛树搜索算法的原理是怎样的?
阿袁工作的第4天 - 蒙特卡罗树搜索 - Upper Confidence bound applied to Trees(UCT) - 信任度上限树算法 一开始,阿静就开始讲到。 “信任度上限树算法UCT是根据统计学的信任区间公式,来计算一个步骤的价值。这个方法比较简单,只需要每个步骤的访问数和获胜数就可以了。” “信任区间公式的是什么呢?” 阿静写下...
蒙特卡洛树算法的工作原理是:首先,根据问题建立一棵搜索树,然后从根节点开始,在每个节点进行随机抽样,根据抽样结果选择最优的子节点进行扩展。重复这个过程,直到找到叶子节点,即问题的最优解。由于随机抽样的不确定性,蒙特卡洛树算法需要进行多次模拟,最后根据多次模拟的结果选取最优解。 蒙特卡洛树算法具有很多优点,例如...
蒙特卡洛树搜索(MCTS),简称,是一种在游戏和复杂的决策过程中使用的决策算法。它通过构建搜索树并模拟结果来估算行动的价值。该算法包含四个关键阶段。 选择:从根节点开始,算法根据特定策略(例如:UCT(Upper Confidence Bound,UCB)在树上的应用)导航到有希望的子节点,直到达到一个叶节点为止。
通常,在博弈问题中可以采用蒙特卡洛数搜索。 对于以下情况特别适用: 搜索空间特别大 采用传统方法(如:dp,贪心)直接设计出特别通用的估价函数(比如围棋) 蒙特卡洛树搜索的作用 蒙特卡洛树算法用于求当前局面如何决策是最优的。 算法有什么用要先明确。 在围棋中,每次再对手走完一步新局面产生的时候,都要重新运行蒙特卡...
蒙特卡洛树搜索(英语:Monte Carlo tree search;简称:MCTS)是一种用于某些决策过程的启发式搜索算法,一个主要的使用例是电脑围棋程序。该算法将蒙特卡洛方法中的随机抽样方法用于游戏树搜索中,用于求解游戏中某给定局面的较优操作策略。 蒙特卡洛树搜索的每个循环包括如图所示的四个步骤: ...