蒙特卡罗方法(Monte Carlo Method) 蒙特卡罗法也称统计模拟法、统计试验法。是把概率现象作为研究对象的数值模拟方法。是按抽样调查法求取统计值来推定未知特性量的计算方法。蒙特卡罗法的基本思想是:为了求解问题,首先建立一个概率模型或随机过程,使它的参数或数字特征等于问题的解:然后通过对模型或过程的观察或抽样试验...
【解决方法是将指定的状态-动作组作为起点开始采样或考虑那些在每个状态下所有动作都有非零概率被选中的随机策略。】 · MC方法估计准确的一个前提是观测到无限多幕样本序列。有两种方法来解决这个问题:一个是在每次策略评估中对q做出尽量好的逼近(需要一些假设并定义一些测度来分析逼近误差的幅度和出现概率的上下界)...
这包括两种主要的方法:① 蒙特卡罗控制(Monte Carlo Control,MC):基于多次从起始状态到终止状态的完整采样,计算并优化策略的价值。② 时间差分控制(Temporal-Difference Control,TD):结合了蒙特卡罗方法的无模型特性和动态规划的更新方式,通过逐...
既然 p(x) 太复杂在程序中没法直接采样,那么我设定一个程序可采样的分布 q(x) 比如高斯分布,然后按照一定的方法拒绝某些样本,以达到接近 p(x) 分布的目的,其中q(x)叫做 proposal distribution。 具体采用过程如下,设定一个方便采样的常用概率分布函数 q(x),以及一个常量 k,使得 p(x) 总在 kq(x) 的下方...
目录 蒙特卡洛方法概述 采样方法 小结 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)。这个因为受限玻尔兹曼机(RBM)中需要应用,所以先学习下其原理。本文先讲解蒙特卡洛方法。
MCMC(一)蒙特卡罗方法 1. MCMC概述 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。我们将用三篇来完整学习MCMC。在本篇,我们关注于蒙特卡罗方法。 2. 蒙特卡罗方法引入...
3. 蒙特卡罗策略估计(Monte Carlo Policy evalution) 首先考虑用蒙特卡罗方法来学习状态值函数Vπ(s)。如上所述,估计Vπ(s)的一个明显的方法是对于所有到达过该状态的回报取平均值。这里又分为first-visit MC methods和every-visit MC methods。这里,我们只考虑first MC methods,即在一个episode内,我们只记录s的第...
•MC方法主要弱点是收敛速度较慢和误差的概率性质,其概率误差正比于,如果单纯以增大抽样粒子个数N来减小误差,就要增加很大的计算量。 另一类形式与Monte Carlo方法相似,但理论基础不同的方法-"拟蒙特卡罗方法"(Quasi-Monte Carlo方法)-近年来也获得迅速发展。我国数学家华罗庚、王元提出的"华-王"方法即是其中的一...
MONTE CARLO METHODS Incremental o?-policy every-visit MC policy evaluation (returns Q ? q? Input: an arbitrary target policy ? Initialize, for all s 2 S, a 2 A(s): Q(s, a) arbitrary C (s, a) 0 Repeat forever: ? any policy with coverage of ? Generate an episode using ?: S0...
蒙特卡罗预测(Monte Carlo Prediction) 蒙特卡罗预测的目的是来预测状态值(state value)。因为蒙特卡罗方法是通过采样来进行学习的,因此,基础的approximate环境模型的方法有两种,分别为The fist-visit MC method和The every-visit MC method。 The fist-visit MC method和The every-visit MC method ...