利用DeepSeek实现拿石子游戏:MCTS算法的深度探索 本文将会介绍如何使用DeepSeek R1推理模型来实现基于MCTS算法的拿石子游戏,来体验下R1模型的强大之处! 在文章 中,笔者介绍了蒙特卡洛树搜索(MCTS)的基础概念、算法原理以及如何使用MCTS… 阅读全文 赞同 ...
蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo tree search,MCTS)是这类算法的典型代表。在蒙特卡洛树搜索中,agent使用simulation对action进行展开和评估,从而搜索最优策略。基于MCTS的方法在AlphaGo中被大量使用,取得了巨大成功[8]。 基于模型的深度强化学习的优点在于可以采用高效的监督学习去学习模型,并能够推理模型的不确定性;缺点在于学...
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 MCTS(exploration and exploitation 保证多样性和质量)等方式造完数据,直接 DPO 开始训练就完了,完美的数据闭环,alignment 的论文有一个特点,就是数学推导过程超级的长(可能最初的就是强化学习的理论得来,数学基因在那里,也可能作者写论文的时候没啥好写...
Marco-o1由链式思考(CoT)微调、蒙特卡洛树搜索(MCTS)、反射机制和创新的推理策略驱动——针对复杂的现实世界问题任务进行了优化。 经典的草莓(strawberry)问题,轻松拿下 在MGSM上Marco-o1准确性得到了提升 通过MCTS扩展解决方案空间 将蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search, MCTS)与大型语言模型(LLMs)集成,以增强M...
以上这些离线训练的策略网络和价值网络能够有效的和蒙特卡罗搜索树(MCTS)结合在一起,进而在线上进行比赛。下图是分布式版AlphaGo和人类顶级职业棋手FanHui进行的5局对决的终局棋面,AlphaGo以5:0战胜FanHui。 AlphaGo之后,DeepMind又陆续推出了第二代、第三代智能体,其中, ...
MCTS:Monte Carlo Tree Search,蒙特卡洛树搜索; LR:Linear Regression(线性回归,解决监督学习中的回归问题),Logistic Regression(逻辑回归,解决监督学习中的分类问题); GBDT:Gradient Boosting Decision Tree,梯度提升树(回归树); MART:Multiple Additive Regression Tree,多重累计回归树(相当于GBDT); ...
最近,NLP 领域的突破,如 OpenAI o1,展示了 LLM 的推理能力并应对复杂语言任务的巨大潜力。这些进展的核心设计灵感源于类似 AlphaGo 的 “树搜索” 方法:通过使用 MCTS 等树搜索方法,自引导地构建中间思维树,探索有效的推理路径,并利用这些路径对模型进行训练,从而实现逐步推理能力的提升。 °将集体学习引入树搜索,...
论文地址:https://webdocs.cs.ualberta.ca/~mmueller/ps/2018/Chenjun-Xiao-M-MCTS-aaai18-final.pdf AAAI 2018 杰出论文 论文简介:这篇论文把一个记忆结构和蒙特卡洛树搜索结合起来,为在线实时搜索提出了一种新的利用泛化性的方式。记忆结构中的每个存储位置都可以包含某个特定状态的信息。通过综合类似的状态的...
神经网络架构和训练、自学习、棋盘对称性、Playout Cap Randomization,结果可视化 从我们之前的文章中,介绍了蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 的工作原理以及如何使用它来获得给定棋盘状态的输出策略 我们也理解神经网络在 MCTS 中的两个主要作用;通过神经网络的策略输出来指导探索,并使用其价值输出代替传统的蒙特卡洛rollout算法。
论文地址:https://webdocs.cs.ualberta.ca/~mmueller/ps/2018/Chenjun-Xiao-M-MCTS-aaai18-final.pdf AAAI 2018 杰出论文 论文简介:这篇论文把一个记忆结构和蒙特卡洛树搜索结合起来,为在线实时搜索提出了一种新的利用泛化性的方式。记忆结构中的每个存储位置都可以包含某个特定状态的信息。通过综合类似的状态的...