我自己写的样例代码放ubuntu paste上了 还有一些实现的小细节 1' UCB公式里常数c怎么选取? 可以看到,c越大我们的搜索树会越宽,c越小我们的搜索树会越深 按理说,c大一点会很好,可以有更多选择,能选出更好的点 但是我们的算力是有限的,尤其是通常只有一秒供计算(例如botzone上) 那此时,我们应该尽可能搜的深,...
c +关注爱可可-爱生活 24-11-21 14:11 发布于 北京 来自 Mac客户端 【MCTS:一个用Python实现的蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search)算法库,包含了基础的MCTS实现和一些实验性游戏示例。该项目提供了一个简单的数值累加游戏作为测试用例,可用于学习和理解MCTS算法的工作原理】...
可见UCB 公式由两部分组成,其中前一部分就是对已有知识的利用,而后一部分则是对未充分模拟节点的探索。C小偏重利用;而C大则重视探索。需要通过实验设定参数来控制访问节点的次数和扩展节点的阈值。 后面可以看到,在实际编写代码时,当前节点指的并不是具体的着法,而是当前整个棋局,其子节点才是具体的着法,它势必参...
扩展 Expansion:如果 L 不是一个终止节点(也就是,不会导致博弈游戏终止)那么就创建一个或者更多的字子节点,选择其中一个 C。 模拟 Simulation:从 C 开始运行一个模拟的输出,直到博弈游戏结束。 反向传播 Backpropagation:用模拟的结果输出更新当前行动序列。 代码实现: 代码语言:javascript 复制 import sys import ...
_ = axes.scatter(x_best[0], y_best, c='r') _ = axes.grid() _ = pl.xlabel('x') _ = pl.ylabel('y') _ = axes.set_aspect(1) pl.xlim([-1.5, 1.5]) pl.ylim([-1.5, 1.5]) pl.savefig('fig1.png') pl.show()
_ = pl.scatter(x_best, y, c='r') _ = pl.grid() _ = pl.xlabel('x') _ = pl.ylabel('y') pl.savefig('fig.png') 运行如上代码,会输出类似如下的最优解信息,以及绘制本文中的图1。 The optimal solution is ~ 1.26262, which is located at x ~ -0.27733. ...
importjava.util.ArrayList;importjava.util.List;importjava.util.Random;classNode{Node[]children;intwins;intvisits;publicNode(){this.children=newNode[0];this.wins=0;this.visits=0;}publicvoidaddChild(Nodechild){List<Node>childList=newArrayList<>();for(Nodec:this.children){childList.add(c);}chi...
以下是使用 Python 实现基于 UCB1 的蒙特卡罗树搜索的示例代码: import math import numpy as np class MonteCarloTreeSearch: def __init__(self, ucb_c): self.Q = {} self.N = {} self.ucb_c = ucb_c def get_ucb(self, state, action): if (state, action) in self.Q: exploitation = sel...
另外,有人觉得 reward model 无法优化 general perference(不可传递性偏好,比如 a>b,b>c, c>a 的情况)于是有了 DNO,SPO(引入了纳什均衡,Nash equilibrium),有的人觉得 DPO 优化的是单轮,因此对多轮的偏好优化做了拓展(multi-turn DPO)。 最后还有一波人,索性直接摆烂,方法超不过你,就直接合成数据,用 MCT...
另外,有人觉得 reward model 无法优化 general perference(不可传递性偏好,比如 a>b,b>c, c>a 的情况)于是有了 DNO,SPO(引入了纳什均衡,Nash equilibrium),有的人觉得 DPO 优化的是单轮,因此对多轮的偏好优化做了拓展(multi-turn DPO)。 最后还有一波人,索性直接摆烂,方法超不过你,就直接合成数据,用 MCT...