本回答主要的参考文献是: Russo D J, Van Roy B, Kazerouni A, et al. A tutorial on thompson sampling[J]. Foundations and Trends® in Machine Learning, 2018, 11(1): 1-96. Slivkins教科书第三章:http://slivkins.com/work/MAB-book.pdf。 一、贪心算法回顾 我们首先回顾一下贪心算法的思想...
汤普森采样(Thompson Sampling)是MAB(Multi arm bandit)问题中经常被讨论的一种均衡exploit和explore的方法,之前已经解释了很多相关的资料,最近看到了些不一样的东西,之前share的汤普森采样(Thompson Sampling)都是使用beta分布做先验和后验的,不过发现最近发现也有使用正态分布做先验和后验的。 根据维基百科上的...
Thompson sampling选择arm的方式是:基于每个arm当前的beta分布产生一个随机数b,代表当前手臂采样得到的CTR...
强化学习关注智能体和环境交互过程中的学习,这是一种试错型学习(trial-and-error learning)范式。
共轭先验分布在很多机器学习的问题中都提供了推断和参数估计的便利,有机会的话除了Thompson Sampling,我还会讲下Latent Dirichlet Allocations. 共轭先验在此的应用 在多臂老虎机中,Bernoulli分布正好有Beta分布作为共轭先验,有了共轭先验,就容易做贝叶斯更新(根据证据来更新参数)[1]. 准确来说,多臂老虎机问题中,每次选...
有了θ的不确定性,Bernoulli MAB的解决方案也就出来了 - Thompson Sampling: 步骤1: 用p(θ|reward)刻画每道菜好吃的概率,得到{p(θ1|reward1),...,p(θN|rewardN)} 步骤2: 对每道菜p(θi|rewardi)随机抽取一个样本θi,得到{θ1,...,θN} ...
Thompson sampling:假设我们有一个上下文环境x∈X,做出一个动作a∈A,得到一个回报r∈R,那么这个回报...
【算法】一篇文章讲明白什么是汤普森采样--Thompson Sampling(概念篇),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
先验估计:多臂赌博机最常见的一个问题就是广告投放,对于一个新的广告,我们既可以假设之前不知道这个广告的任何信息,先验概率为Beta(1,1),然后运用Thompson Sampling进行测试,也可以试图通过广告主历史信息,文字历史信息对先验概率进行一定的估计,再利用Thompson Sampling进行测试,后者会用更少的时间得到一个相对准确的估...
汤普森采样(Thompson Sampling) 1.power socket problem 一个robot快没电了,Robot 进入了一个包含 5 个不同电源插座的充电室。这些插座中的每一个都会返回略有不同的电荷量,我们希望在最短的时间内让 Baby Robot 充满电,所以我们需要找到最好的插座,然后使用它直到充电完成。