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...
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...
汤普森采样(Thompson Sampling),也称为后验采样或概率匹配,是一种用于在线决策问题的启发式方法,特别适用于处理探索-利用问题。它是根据贝叶斯概率原理,以概率的形式描述不确定性,并在行动选择时以概率方式平衡探索和利用。 探索-利用问题是多臂老虎机问题的核心,即如何在确定优异策略(优异臂)的过程中平衡探索(试...
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...
与强化学习不同，多臂老虎机不存在状态信息，只有动作和奖励，算是最简单的“和环境交互中的学习”的一...
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。
如果想理解汤普森采样算法,就必须先熟悉了解贝塔分布。 一、Beta(贝塔)分布 Beta分布是一个定义在[0,1]区间上的连续概率分布族,它有两个正值参数,称为形状参数,一般用α和β表示,Beta分布的概率密度函数形式如下: 这里的Γ表示gamma函数。 Beta分布的均值是: 方差:
什么是汤普森采样(Thompson sampling)? - 王腾云的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/37212823/answer/96392474 https://blog.csdn.net/weixin_40244352/article/details/105256222 《A Tutorial on Thompson Sampling》(《关于汤普森采样的教程》)...
这是一种数学统计采样方法，是数学家William R. Thompson发现的，维基百科上有汤普森采样的介绍，但都是英文的，我也看不懂。
然后是改进的Upper Confidence Bounds。改进的目的是低效率的随机探索；增加探索尚未置信的、uncertainty比较...