UCT(Upper Confidence Bound1 applied to trees)算法是将它们二者结合的尝试之一,并且在当时很长一段时间都得到了广泛的应用。从名称中不难看出,它是对UCB (Upper Confidence Bound)的扩展。或者更确切地说,是UCB与树搜索的“强强联合”。 UCB1算法是为了解决“Multi-armed bandit”等类似问题而提出来的,后者又被...
而且,MASTER还对UCT公式进行了改进,让它更适合大语言模型的场景。改进后的UCT公式会把大语言模型给出的初始奖励和通过反向传播得到的更新奖励结合起来,还会考虑大语言模型对初始奖励的信心程度。这样一来,就能更准确地评估智能体的价值了。 三、MASTER的创新之处 MASTER有好几个创新点。首先,它对MCTS算法进行了大...
(MCTS)的基础概念、算法原理以及如何使用MCTS实现TicTacToe小游戏。 初始MCTS 蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,简称MCTS)是一种用于决策过程中的搜索算法,它通过随机采样来估计某一决策的潜在结果。MCTS 最初应用于游戏领域,但现在也被广泛应用于其他需要决策搜索的场景,如机器人规划、人工智能和控制系统等。 MC...
蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search, MCTS)是一种用于决策过程的启发式搜索算法,特别适用于具有高分支因子和
好像这个算法又被称作UCT,即UCB for Tree 这个算法的灵魂就在利用这个公式进行扩展的儿子的选取 当我们面临选择儿子的时候,我们选这个UCB值最大的,准没啥大问题! 它可以帮助我们的蒙特卡洛过程尽快收敛 于是我们的框架就搭建完啦 利用UCB公式选叶子(Tree Policy) -> 随机落子直到终局(Default Policy) -> 把随机落...
selection:注意,每一轮新的 trajectory 都要从根节点出发,例如这里发现 node3 是比 node2 更值得发掘的 node,因此这里选择 node3。这里的挑选是用 UCT 指标来挑选的,该指标会平衡利用和探索的常数(综合 q-value 和 visit_time 得到一个指标分数)。
唐杰新算法!MCTS大突破 这篇论文是清华大学唐杰老师团队在KEG实验室的研究成果,介绍了蒙特卡洛树搜索(MCTS)的一个新方法——ReST-MCTS*。这个方法有两个核心特点: 使用UCB代替UCT 🌀 设计了一个“价值模型”来评估每一步解题过程的质量。这个模型能给出0到1之间的分数,分数越高说明这一步越靠谱。用最通俗易懂...
由此可见 UCT 算法就是在设定的时间内不断完成从根节点按照 UCB 的指引最终走到某一个叶节点的过程。而算法的基本流程包括了选择好的分支(Selection)、在叶子节点上扩展一层(Expansion)、模拟对局(Simulation)和结果回馈(Backpropagation)这样四个部分。
好像这个算法又被称作UCT,即UCB for Tree 这个算法的灵魂就在利用这个公式进行扩展的儿子的选取 当我们面临选择儿子的时候,我们选这个UCB值最大的,准没啥大问题! 它可以帮助我们的蒙特卡洛过程尽快收敛 于是我们的框架就搭建完啦 利用UCB公式选叶子(Tree Policy) -> 随机落子直到终局(Default Policy) -> 把随机落...
UCT：Upper ConfidenceBound 计算：最终当整棵树建好后，采用蒙特卡洛评估即通过均值Q(v)/N(v)的估计Q(v)，通过最大化Q(s,a)选取a；也可以通过访问次数来近似π(.|s)分布。MCTS与Model-free算法结合 当π(a|s)模拟好之后，一个Model-based环境就可以生成采样数据(s, a, r, s')，基于这些采样数据，就...