动态规划(DP) 动态规划最主要的特点是转移概率已知,因此可根据贝尔曼方程来进行状态更新,相当于开了“上帝视角”,不适用于实际问题。 蒙特卡洛(MC) 蒙特卡洛主要思想是通过大量的采样来逼近状态的真实价值。该方法的起始点是任意选取的,一直到终止状态才进行一次更新,因此当动作序列很长时或者出现循环,该方法便不适用
蒙特卡洛(Monte Carlo,MC)方法是第一个真正意义上用于估计价值函数和发现最优策略的学习方法。MC方法不需要掌握环境的动态信息,而是通过与环境交互获得经验进行学习。与动态规划(DP)相比,MC方法尽管也需要一个模型,但该模型只用于生成交互样本,而DP需要完整的转移
蒙特卡洛(Monte Carlo, MC)方法在强化学习中是用于估计策略的性能和改进策略的一种方法,主要依靠从经验中学习,而非依赖完整的环境模型(如状态转移概率和奖励函数的完全知识)。 蒙特卡洛方法概述 蒙特卡洛方法在强化学习中主要用于解决没有模型的情况,即所谓的模型无关方法。它通过采样完成的回合(episode)来估计状态的值...
我们把仅仅通过经验(实际经验、仿真经验)学习的方法叫做蒙特卡洛法(Monte Carlo, MC)。MC方法基于采样回报均值来估计值函数,并且它的更新往往在一个episode结束才能进行,与DP单步更新的方式不同。 1. 蒙特卡洛预测 如何使用MC方法求解给定策略的状态值函数呢?即怎样使用MC方法将一个策略转换成对应的状态值函数(对应着...
蒙特卡洛⽅法(Monte Carlo,MC)是指使⽤随机数来解决很多计算问题的⽅法总称。也叫作模拟法、统计试验法,是一种基于概率来进行研究的方法。数学上可以用它来求解难题;计算机科学中,⼈们用蒙特卡洛树搜索(MCTS)解决强化学习中的博弈问题;人们来用蒙特卡洛法来模拟生物进化,自然演变。
蒙特卡罗(MC,Monte Carlo)方法是一种随机采样模拟求解的方法,又被称统计试验方法或者统计模拟方法。起初,蒙特卡罗方法的提出是20世纪40年代冯·诺伊曼,斯塔尼斯拉夫·乌拉姆和尼古拉斯·梅特罗波利斯等人为推进研制原子弹的“曼哈顿”计划而提出,但大概是因为蒙特卡罗方法是一种随机模拟的方法,与赌博场里面的扔骰子的过程十分...
从名字我们可以看出,MCMC由两个MC组成,即蒙特卡罗方法(Monte Carlo Simulation,简称MC)和马尔科夫链(Markov Chain ,也简称MC)。要弄懂MCMC的原理我们首先得搞清楚蒙特卡罗方法和马尔科夫链的原理。Gibbs采样是蒙特卡洛方法求解过程的一个重要的通用采样方法。
1. Monte Carlo这一名称源自意大利语，用以纪念摩纳哥亲王查理三世。这个称呼最早出现于1866年。2. 随着城市的现代化，"les Spelugues"（意为"les Grotte"）这个名称被新的都市化娱乐城所取代，其中包含著名的赌场。3. 摩纳哥的汽车牌照上印有"MC"字样，"MC"常使人联想到蒙特卡洛(Monte Carlo)，但...
蒙特卡洛采样法(Monte Carlo)和时序差分法(Temporal Difference) 二、蒙特卡洛采样法(MC) 对于Model Free 我们不知道 奖励 R 和状态转移矩阵,那应该怎么办呢?很自然的,我们就想到,让智能体和环境多次交互,我们通过这种方法获取大量的轨迹信息,然后根据这些轨迹信息来估计真实的 R 和 P。这就是蒙特卡洛采样的思想。
在之前的推送中我们了解到什么是马尔可夫链(Markov Chain)。下面我们来介绍一下马尔可夫链蒙特卡洛算法(Markov Chain Monte Carlo), 在此之前,我们需要回顾一下马尔可夫链的极限分布(limiting behavior)。 对于一个不可约非周期性的马尔可夫链,其转移矩阵为P,当经过t->inf 步之后,其状态概率收敛于固定值, 即:...