1.1 UCB算法 1.2 UCB算法的遗憾分析 1.3 另一种上界 在上一讲中,我们介绍了 Explore-Then-Commit(ETC)算法,该算法虽然解决了随机老虎机问题,但需要了解gaps(也就是每个臂和最优臂的期望损失之差) 。这次我们将介绍一种无参数策略,也就是UCB算法,它是多臂老虎机问题中最经典的算法,可以实现与ETC算法相同的最...
1.Multi-Armed Bandit(多臂老虎机) 1.1.问题引入 1.2.重要性加权估计器 (importance-weighted estimator) 1.3 强制探索 1.4 算法1 2. Exponential-weight algorithm for Exploration and Exploitation: Exp3 2.1 Exp3算法 2.2 Exp3算法的遗憾分析 前言: 笔者是软件专业的大二在读学生,目前正在学习Online Learning领...
Bandit算法是一类强化学习算法，用于解决类似于多臂老虎机（multi-armed bandit）的问题。在多臂老虎机问题中，一个代理需要在有限时间内选择多个臂（arm）中的一个，每个臂都有一个未知的概率分布，代理的目标是最大化其收益。 Bandit算法的核心思想是在代理探索（explore）和利用（exploit）之间做出权衡。在探索时，...
Multi-Armed Bandit: UCB (Upper Bound Confidence) 转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/32356077 假设我们开了一家叫Surprise Me的饭馆 客人来了不用点餐,由算法从N道菜中选择一道菜推荐给客人 每道菜都有一定的失败概率:以1-p的概率不好吃,以p的概率做得好吃 算法的目标是让满意的客人越多越好 解决方法...
解决组合多臂老虎机的问题需要在线学习与离线组合优化的巧妙结合。在ICML2013的论文中，我们给出了组合多臂老虎机的一般框架和基于UCB方法的CUCB算法。CUCB算法将组合优化和在线学习无缝对接实现了反馈回路。我们的模型适用范围更广，尤其是我们通过给出收益函数的两个一般条件，能够涵盖非线性的收益函数。Th...
AI学习笔记之——多臂老虎机(Multi-armed bandit)问题 简介:上一篇文章简要介绍了一下强化学习,强化学习是一个非常庞大的体系,与监督学习和非监督学习相比,其广度和深度都大的多,涉及到很多经典的决策算法,对统计学知识有很高的依赖。 上一篇文章简要介绍了一下强化学习,强化学习是一个非常庞大的体系,与监督学习和...
这本书的正文部分对理论的分析与解释做的非常详细,并且也给出了对结论详尽的解析,但是把问题的解决和实现都留到到了课后题,所以本篇文章主要侧重与对Multi-Armed Bandit问题解决算法的实现以及对实现中可能遇到的问题进行一个总结与记录。此外,如果困于书中对于理论解释的冗长,可以参考下面这两篇文章(推荐阅读顺序为...
机译:多臂匪盗算法,可随着学习进度切换建议的粒度 获取原文 获取原文并翻译 | 示例页面导航 摘要 著录项 相似文献 相关主题 摘要 Multi-armed banditアルゴリズムは、複数の選択肢から一つを選ぶ試行を繰り返しつつ、選択結果に応じて与えられる報酬を元に、選択肢の選び方を最適化する為のアルゴリズム...
multi-armed bandit問題とは、異なるK個のスロットマシンから1台のマシンを選択するという試行を繰り返し行う状況において、総合利得を最大化するようにマシンを選択する問題である。 ほとんどの従来手法では各スロットマシンから得られる報酬は確率的に定まるという仮定のもとに分析が行われ...
- 经典的强化学习算法(Reinforcement Learning(RL)),用于处理Exploration-Exploitation(EE) trade-off dilemma。 - 名字来源于casino中赌博机slot machine(or one armed bandit) 一个赌徒,要去摇老虎机,走进赌场一看,一排老虎机,外表一模一样,但是每个老虎机吐钱的概率可不一样,他不知道每个老虎机吐钱的概率分布是...