蒙特卡洛树搜索: MCTS使用蒙特卡洛模拟来估计每个节点的价值. 其默认策略为贪婪算法, 即每次选择价值最高的节点进行模拟, 在每次模拟得到结果后, 将结果反馈回每个上级节点, 更新节点价值. 通常来讲, 每个访问到的节点都会加入到树中, 实际上为了节省内存每次只加入一个子节点, 可以通过对旧节点剪枝或多次模拟后再加入新节点来进一步节省内存. 贪婪算法的缺点在于对于一个节点, 如果产生了一次或几次不利的结果后, 搜索树就会避开访问这个节点, 这意味着搜索树的广度会降低, 可能会忽略更好的选择.

1. 蒙特卡罗方法(Monte Carlo method) 0x1:从布丰投针实验说起 - 只要实验次数够多,我就能直到上帝的意图 18世纪,布丰提出以下问题:设我们有一个以平行且等距木纹铺成的地板(如图), 现在随意抛一支长度比木纹之间距离小的针,求针和其中一条木纹相交的概率.并以此概率,布丰提出的一种计算圆周率的方法——随机投针法.这就是蒲丰投针问题(又译“布丰投针问题”). 我们来看一下投针算法的步骤: 取一张白纸,在上面画上许多条间距为a的平行线 取一根长度为l(l≤a) 的针,随机地向

摘要:本文是我在从事AIOps研发工作中做的基于MCTS的多维可加性指标的异常根因定位方案,方案基于清华大学AIOPs实验室提出的Hotspot算法,在此基础上做了适当的修改. 1        概述 1.1   研究对象 拥有多维度属性(如省份.运营商.数据中心)的可加性KPI,如页面访问量. 1.2   要解决的问题 对KPI总量(如总页面访问量)进行监控,如果监测到异常,希望快速定位到导致该异常的是哪一个或那几个维度值组合(根因集合),如(北京,移动)或者(上海,联通)或者{(北京,移动)

简介 最近AlphaGo Zero又火了一把,paper和各种分析文章都有了,有人看到了说不就是普通的Reinforcement learning吗,有人还没理解估值网络.快速下子网络的作用就放弃了. 实际上,围棋是一种零和.信息对称的combinatorial game,因此AlphaGo用的是蒙特卡罗树搜索算法的一种,在计算树节点Q值时使用了ResNet等神经网络模型,只是在论文中也归类为增强学习而已. 如果你想真正了解AlphaGo的原理(或者不被其他AI将统治人类的文章所忽悠),理解蒙特

转载请声明 http://blog.csdn.net/u013390476/article/details/50925347 前言: 围棋的英文是 the game of Go,标题翻译为:<用深度神经网络和树搜索征服围棋>.译者简单介绍:大三,211,计算机科学与技术专业,平均分92分,专业第一.为了更好地翻译此文.译者查看了非常多资料.译者翻译此论文已尽全力,不足之处希望读者指出. 在AlphaGo的影响之下,全社会对人工智能的关注进一步提升. 3月12日,AlphaGo 第三次击败李世石

在强化学习(十七) 基于模型的强化学习与Dyna算法框架中,我们讨论基于模型的强化学习方法的基本思路,以及集合基于模型与不基于模型的强化学习框架Dyna.本文我们讨论另一种非常流行的集合基于模型与不基于模型的强化学习方法:基于模拟的搜索(Simulation Based Search). 本篇主要参考了UCL强化学习课程的第八讲,第九讲部分. 1. 基于模拟的搜索概述 什么是基于模拟的搜索呢?当然主要是两个点:一个是模拟,一个是搜索.模拟我们在上一篇也讨论过,就是基于强化学习模型进行采样,得到样

蒙特卡罗树搜索+深度学习 -- AlphaGo原版论文阅读笔记     目录(?)[+]   原版论文是<Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search>,有时间的还是建议读一读,没时间的可以看看我这篇笔记凑活一下.网上有一些分析AlphaGo的文章,但最经典的肯定还是原文,还是踏踏实实搞懂AlphaGo的基本原理我们再来吹牛逼吧. 需要的一些背景 对围棋不了解的,其实也不怎么影响,因为只有feature e

前言 有位朋友去阿里面试,他说面试官给了几条查询SQL,问:需要执行几次树搜索操作?我朋友当时是有点懵的,后来冷静思考,才发现就是考索引的几个基础知识点~~ 本文我们分九个索引知识点,一起来探讨一下.如果有不正确的话,欢迎指出哈,一起学习~ 公众号:捡田螺的小男孩 面试官考点之索引是什么? 面试官考点之索引类型 面试官考点之为什么选择B+树作索引结构 面试官考点之一次索引搜索过程 面试官考点之覆盖索引 面试官考点之索引失效场景 面试官考点之最左前缀 面试官考点之索引下推 面试官考点之大表添加索引

kd树就是一种对k维空间中的实例点进行存储以便对其进行快速检索的树形数据结构,可以运用在k近邻法中,实现快速k近邻搜索.构造kd树相当于不断地用垂直于坐标轴的超平面将k维空间切分,依次选择坐标轴对空间进行切分,选择训练实例点在选定坐标轴上的中位数为切分点.具体kd树的原理可以参考kd树的原理. 代码是参考<统计学习方法>k近邻 kd树的python实现得到 首先创建一个类,用于表示树的节点,包括:该节点的值,用于划分左右子树的切分轴,左子树,右子树 class decisionnode: de

当你在搜索引擎中输入想要搜索的一部分内容时,搜索引擎就会自动弹出下拉框,里面是各种关键词提示,这个功能是怎么实现的呢?其实底层最基本的就是 Trie 树这种数据结构. 1. 什么是 "Trie" 树 Trie 树也叫 "字典树".顾名思义,它是一个树形结构,专门用来处理在一组字符串集合中快速查找某个字符串的问题. 假设我们有 6 个字符串,它们分别是:how,hi,her,hello,so,see.我们希望在这里面多次查找某个字符串是否存在,如果每次都拿要查找的字符

//树形菜单搜索方法    function searchTree(treeObj,parentNode,searchCon){        var children;        for(var i=0;i<parentNode.length;i++){ //循环顶级 node            children = $(treeObj).tree('getChildren',parentNode[i].target);//获取顶级node下所有子节点            if(ch

思路1:字典树存每个串,然后dfs遍历是否存在.这里有个技巧,如果每次都重新初始化字典树为-1,那么会超时,所以我先初始化为-1,然后设一个Case,每个test时Case都++,那么只要开一个数组判断是否等于Case,如果等于就说明有这条路,不等则没有.这道题用字典树做要注意剪枝. 思路2:这道题能随机看命过 代码1: #include<queue> #include<cstring> #include<set> #include<map> #includ

题目信息 1079. Total Sales of Supply Chain (25) 时间限制250 ms 内存限制65536 kB 代码长度限制16000 B A supply chain is a network of retailers(零售商), distributors(经销商), and suppliers(供应商)– everyone involved in moving a product from supplier to customer. Starting from one

题目信息 1076. Forwards on Weibo (30) 时间限制3000 ms 内存限制65536 kB 代码长度限制16000 B Weibo is known as the Chinese version of Twitter. One user on Weibo may have many followers, and may follow many other users as well. Hence a social network is formed with follo

E - Petya and Exam CodeForces - 832B 这个题目其实可以不用字典树写,但是因为之前写过poj的一个题目,意思和这个差不多,所以就用字典树写了一遍. 代码还是很好理解的,主要就是哪个findx函数,这个要好好理解. 如果碰到*或着?就要重新标记一下,其他都是一样的,对于?可以跳过好字母,对于*可以跳过若干个不好的字母, 这个就在直接跳过之前加一个判断条件就可以了. 贴一下代码 #include<iostream> #include<cstdio> #

#include<iostream> #include<cstdio> #include<string> #include<cstring> #include<algorithm> #include<vector> using namespace std; ; ; const int inf=0x3f3f3f3f; int n,m; struct edge{ int to; int nxt; }e[*maxm]; ]; bool vi

题目描述 小$Y$是一个爱好旅行的$OIer$.她来到$X$国,打算将各个城市都玩一遍.小$Y$了解到,$X$国的$n$个城市之间有$m$条双向道路.每条双向道路连接两个城市.不存在两条连接同一对城市的道路,也不存在一条连接一个城市和它本身的道路.并且,从任意一个城市出发,通过这些道路都可以到达任意一个其他城市.小$Y$只能通过这些道路从一个城市前往另一个城市.小$Y$的旅行方案是这样的:任意选定一个城市作为起点,然后从起点开始,每次可以选择一条与当前城市相连的道路,走向一个没有去过的城市,或者

NAS(神经结构搜索)综述 文章转载自:http://www.tensorinfinity.com/paper_136.html 本文是对神经结构搜索(NAS)的简单综述,在写作的过程中参考了文献[1]列出的部分文献.深度学习技术发展日新月异,市面的书很难跟上时代的步伐,本人希望写出一本内容经典.新颖的机器学习教材,此文是对<机器学习与应用>,清华大学出版社,雷明著一书的补充.该书目前已经重印了3次,收到了不少读者的反馈,对于之前已经发现的笔误和印刷错误,在刚印刷出的这一版中已经做了校正,我会

https://en.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo_tree_search 蒙特卡洛树搜索(MCTS)基础 http://mcts.ai/about/index.html UCT_RAVE算法在多人非完备信息博弈中的应用 蒙特卡洛树搜索算法(UCT): 一个程序猿进化的故事 UCT算法(Upper Confidence Bound Apply to Tree),即信任度上限树,是一种博弈树搜索算法,该算法将蒙特卡洛树搜索(Monte—Carlo Tree Sear

20世纪50年代,乌尔姆和冯·诺依曼(对此人真是崇拜的五体投地)为了研究机器人自我复制的可能性,提出了一种叫做元胞自动机(Cellular Automaton,CA)的算法.该算法采用局相互作用规则,最终产生整体的自复制构型(和蒙特卡罗法简直就是完全两种不同的哲学思想,竟然和同一个人有关).元胞自动机已经成为研究复杂系统行为的一个理论框架(蒙特卡洛法也是!!),也是人工智能的雏形(alpha GO 也用到了一种蒙特卡洛树搜索的技术!!!). 原本打算每天晚上抽出点时间研究一个分形图形的,可惜时间