对于Model Free 情况下的策略评估,有两种采样方法:蒙特卡洛法(Monte Carlo)和时序差分法(Temporal Difference)。下面就来介绍蒙特卡洛法。 蒙特卡洛法 MC法通过采样若干经历完整的状态序列(Trajectory / episode)来估计状态的真实价值。所谓的经历完整,就是这个序列必须是达到终点的。比如下棋问题分出输赢,驾车问题成功到达...
C_{n+1} \doteq C_{n}+W_{n+1} 于是我们就可以提出一个完整的MC增量算法: 策略评估 七、Off-policy Monte Carlo Control 仅仅是预测评估还不行,我们得对策略进行改进: 策略改进 八、折扣敏感的重要性采样 之前的重要性采样,都是把回报看成一个整体。然而,幂的回报与其中每一时刻的行为有关,我们需要考...
1.蒙特卡洛法 蒙特卡洛(monte carlo,简称MC)方法,也称为统计模拟方法,就是通过大量的随机样本来估算或近似真实值,比如近似估算圆的面经、近似定积分、近似期望、近似随机梯度。 比如先看估算圆的面积,如下图 可以通过这个式子来近似计算:圆的面积/ 正方形的面积 = 圆中点的个数/正方形中点的个数 类似的,我们也...
蒙特卡洛法(Monte Carlo method,MC)通过模拟的方式抽取系统状态,其采样次数不受系统规模限制,相比于解析法通过故障枚举的方式来选择系统状态,蒙特卡洛法在现代大规模电力系统不确定性研究中彰显了更多的优势。 蒙特卡洛方法是发展最为成熟的计算机模拟方法之一,最早是在1957年由Metropolis 和Ulam等针对中子输运问题时提出的...
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需要完整的转移概率分布。MC方法通过求样本均值去估计状态价值,每当完成...
基于蒙特卡洛采样的梯度估计方法(MCGE)在很多研究领域都起到了核心作用,本节总结一下其在机器学习领域中的典型应用。 变分推断(Variational Inference, VI) ▲图2. VI和MCMC VI 是贝叶斯推断中的一大类方法,在统计机器学习(贝叶斯视角)中具有广泛的应用。从上图中可以看...
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。
1、MonteCarlo法8.1概述MonteCarlo法不同于前面几章所介绍的确定性数值方法,它是用来解决数学和物理问题的非确定性的(概率统计的或随机的)数值方法。MonteCarlo方法(MCM),也称为统计试验方法,是理论物理学两大主要学科的合并:即随机过程的概率统计理论(用于处理布朗运动或随机游动实验)和位势理论,主要是研究均匀介质...
蒙特卡洛方法: Monte Carlo(MC) methods, 是我们在贝叶斯统计，因果推断, 机器学习近似推断, 强化学习...