Монте-Карло закладки Кокс

• • • • • • • • • • • • • • • •

Гарантии! Качество! Отзывы!

▼▼ ▼▼ ▼▼ ▼▼ ▼▼ ▼▼ ▼▼ ▼▼ ▼▼

Наши контакты (Telegram):☎✍

>>>✅(НАПИСАТЬ ОПЕРАТОРУ В ТЕЛЕГРАМ)✅<<<

▲▲ ▲▲ ▲▲ ▲▲ ▲▲ ▲▲ ▲▲ ▲▲ ▲▲

ВНИМАНИЕ!

⛔ В телеграм переходить по ссылке что выше! В поиске фейки!

• • • • • • • • • • • • • • • •

Монте-Карло закладки Кокс

• • • • • • • • • • • • • • • •

ВАЖНО!

⛔ Используйте ВПН, если ссылка не открывается или получите сообщение от оператора о блокировке страницы, то это лечится просто - используйте VPN.

• • • • • • • • • • • • • • • •

Предшественник алгоритма Монте-Карло. Принцип алгоритма поиска Монте-Карло. Пример алгоритма поиска Монте-Карло. Реализация алгоритма дерева поиска Монте-Карло. Пример Gobang на основе алгоритма поиска Монте-Карло. Я считаю, что многие люди, такие как я, начали понимать искусственный интеллект в году. Ошеломляющая битва между AlphaGo и мастером го Ли Шиши, начатая Deepmind, сделала термин «искусственный интеллект» известным тысячам семей. В последнее время я занимаюсь исследованием связанных аспектов шахматных игр. Различные алгоритмы постоянно меняются, и они неотделимы от использования Монте-Карло Tree Search, классического алгоритма поиска. Эта статья объяснит основы Монте-Карло. Алгоритм поиска Luo в дальнейшем именуемый MCTS предназначен для ознакомления со всеми аспектами знаний, задействованных в этом алгоритме, и стремится позволить читателям и им самим полностью понять этот алгоритм. Исследование игрового ИИ людьми начинается с Идеальные информационные игры , Этот тип игры характерен для участников игры. Никакой скрытой информации Например, туман войны в играх моба, таких как League of Legends , нет Неопределенности Например, вы должны бросать кости, когда играете в «Монополию». Этот тип игр, очевидно, наиболее изучен игровой ИИ, такой как StarCraft, еще не победил людей. Поскольку каждый шаг в игре определен, теоретически мы можем исчерпать все ситуации, чтобы построить «дерево игры» дерево игры крестики-нолики, как показано ниже , и мы можем взять максимальное значение по очереди. Принцип минимального значения продолжает поиск вниз потому что цели врага и мы противоположны , этот метод называется Minmax метод. Однако этот метод требует, чтобы мы перечислили все возможные ситуации, что явно нереально в большинстве игр. Поэтому люди думают о поиске функции для оценки текущей ситуации и в процессе расширения дерева. Это дерево несет Обрезка Этот метод добился определенных результатов в области шахмат, но все еще не годится для большинства игр. В таких областях MCTS отражает свои мощные возможности. Мы предполагаем, что есть два человека, которые ничего не знают о го, Сяо Мин и Сяо Бай. Хотя они не знают, как играть, чтобы выиграть, они все же настойчиво играют в шахматы в соответствии с правилами. После яростного клевания друг друга Сяо Мин наконец победил Сяо Бая. В это время понимание Сяо Мин Го углубилось на один шаг: «Оказывается, первый шаг - сыграть Тянь Юань, чтобы победить! Сяо Знание Бая о го также сделало шаг вперед: «Первый шаг - проиграть на краю доски! Прошло много лет. Сяо Мин выиграл сетов, а Сяо Бай - О чем говорит нам этот пример? Великие чудеса! С помощью большого количества симуляций мы можем лучше понять определенную вещь и лучше оценить текущую ситуацию. Это основная идея MCTS. Ниже мы более подробно познакомимся с ее принципами и шагами. Прежде чем подробно говорить о MCTS, мы сначала познакомимся с исследованием и эксплуатацией, дилеммой и проблемой, часто встречающейся при обучении с подкреплением. Если Сяо Мин не попробует новые трюки, он никогда не обнаружит, что лучший способ начать игру - это не Сатьяньюань, а около четырех угловых звезд. Что такое «эксплуатация»? Хотя опыт иногда ненадежен, он работает большую часть времени, и чем больше вы играете, тем надежнее будет ваш опыт. Будь то разведка или использование, как определить коэффициент их распределения? Это проблема: мы можем установить параметр вероятности p, исследовать с вероятностью p и использовать его с вероятностью 1-p. Есть много других методов, и UCB, который мы представим ниже, является одним из них. В этой статье мы используем метод UCB, чтобы определить, когда исследовать и использовать. Формула выглядит следующим образом:. C - регулируемый параметр. Первое представляет наш опыт, а второе - нашу смелость. Давайте сосредоточимся на нашей «храбрости». Чем больше последнее значение, тем оно представляет посещение по отношению к родительскому узлу. Мы посещаем текущий дочерний узел реже, поэтому нам нужно уделять ему больше внимания. Наоборот, верно обратное. Давайте сначала кратко представим эти четыре шага, а позже мы дадим подробный итеративный пример. На основе алгоритма выбора в 2. После достижения листового узла, если он не достиг конечного состояния такого как пятичастная звезда Gobang , мы должны расширить этот узел, чтобы развернуть один или несколько узлов то есть выполнить возможное действие и войти в следующее состояние. После этого, основываясь на текущем состоянии, мы моделируем в соответствии с определенной стратегией например, случайной политикой до тех пор, пока игра не закончится и не дадим результатов, таких как победа или поражение. Согласно результатам моделирования, нам необходимо обновить информацию обо всех узлах снизу вверх. Конкретная информация, которая будет обновляться, будет обсуждаться в следующих примерах и реализациях. Если вы посмотрите только на приведенный выше анализ, может возникнуть много недоразумений из-за неточности языка и других причин, поэтому сначала установите стандартный алгоритм, а затем фактически используйте пример. Расширение: нет узла для выбора, поэтому нам нужно расширяться. Мы предполагаем, что есть три дополнительных действия от корневого узла, и всего три дополнительных узла могут быть расширены. Выбираем первый узел. Моделирование: начните с текущего выбранного узла и моделируйте в соответствии с определенной функцией политики, пока он не достигнет конечного состояния. Функция политики будет подробно обсуждена позже в процессе реализации. Мы предполагаем, что результатом этого моделирования является победа. Поскольку нет соответствующего родительского узла, использование обратного распространения ошибки здесь не отражено. Мы отразим это в следующей итерации. Эти две итерации одинаковы, потому что согласно формуле UCB значение непосещенного узла положительно бесконечность, то есть он обязательно будет выбран. Мы предполагаем, что результаты этих двух симуляций являются ошибками значение крайнего правого узла забыли обновить. В этой итерации мы предполагаем, что значение UCB крайнего левого узла является наибольшим, а затем расширяем этот узел. Мы предполагаем, что два узла можно расширить. Обратите внимание на то, чтобы постоянно обновлять значение своего родительского узла. Последующий процесс итераций аналогичен. Я сделал грубую анимацию, чтобы показать весь процесс. Самое важное, на что следует обратить внимание, - это проблема обратного распространения ошибки. Несколько дней назад я пытался реализовать этот алгоритм самостоятельно, но, к сожалению, возникли некоторые ошибки, и проблемы с отладкой нет. Поэтому я могу использовать только готовый код, написанный другими. Я имею в виду реализацию на github mcts , Этот код был инкапсулирован в пакет, который можно просто вызвать. Я думаю, его хороший момент в том, что он может указывать время моделирования, а его реализация очень проста, полностью реализована в соответствии с приведенным выше псевдокодом алгоритма. После объяснения этого кода я буду использовать его для реализации умственно отсталого ИИ Gobang, основанного на алгоритме поиска Монте-Карло умственно отсталый человек знает, что этот ИИ вообще нельзя использовать. Отсюда мы также видим, что isTerminal - это метод, который мы должны реализовать в классе состояний. Если вы этого не понимаете, вы можете вернуться к описанию алгоритма и примерам в разделе 3. Мы уже очень четко заявили в предыдущей статье, что нам нужно вычислить значение UCB для всех узлов и выбрать самый большой из них, чтобы решить «проблему исследования и использования». Есть несколько методов, которые могут быть реализованы нашим собственным состоянием, getPossibleActions, takeAction. Логика здесь также очень проста: мы получаем все возможные действия в текущем состоянии и добавляем все состояния, вызванные действиями, которые не добавлены, и тогда мы можем получить полностью развернутый узел. Этот фрагмент кода сочетает в себе множество вещей. Проще говоря, он выбирает узел, никогда не останавливается, если не находит терминал, возвращает вознаграждение, если находит его, а затем распространяется обратно. Наша основная цель - реализовать два класса, state Класс и action класс. Полный код не будет выпущен. Это просто пример. Слишком много плагиата от чужого кода. Однажды я заменю его своим собственным кодом, прежде чем размещать его, хахаха! Introduction to Monte Carlo Tree Seach. Реализация алгоритма поиска Монте-Карло на Python. Поиск Монте-Карло. Заполните идентификатор организации и Redis использует два - инструкции Окружающая среда: Redis Каждый узел цепи может быть разделен и реорганизован. Режим цепочки обязанностей Сделайте несколько объектов иметь возможност Easynts, как Gateway Video Cloud, имеет такие функции, как сети видеопотоков, удаленная работа и техническое обслуживание. До запуска он будет протестирован отделом департамента исследований и разрабо Такую низкоуровневую Градуированная бедная собака использовала paperYY для проверки дубликатов. Контент проверки дубликатов отображается в формате html. Чтобы облегчить изменение повторяющихся мест в документе, содержание В последние месяцы я выполнял различные работы по техническому обслуживанию, и блог не обновляется часто. В мгновение ока наступит год, и я надеюсь, что в наступающем году я найду свою страсть. Контент поступает из само переведенных и организованных учебных пособий OpenCV-Python. Русские Блоги. Главная Свяжитесь с нами. Предисловие 1. Пример алгоритма поиска Монте-Карло 4. Ссылки 0. Предисловие Я считаю, что многие люди, такие как я, начали понимать искусственный интеллект в году. Пример алгоритма поиска Монте-Карло Если вы посмотрите только на приведенный выше анализ, может возникнуть много недоразумений из-за неточности языка и других причин, поэтому сначала установите стандартный алгоритм, а затем фактически используйте пример. Ниже я буду использовать пример для объяснения реализации алгоритма Монте-Карло. Первая итерация: 1. Вторая и третья итерации: Эти две итерации одинаковы, потому что согласно формуле UCB значение непосещенного узла положительно бесконечность, то есть он обязательно будет выбран. Четвертая итерация: В этой итерации мы предполагаем, что значение UCB крайнего левого узла является наибольшим, а затем расширяем этот узел. Несколько итераций: Последующий процесс итераций аналогичен.

Монте-Карло закладки Кокс

MDMA таблетки купить Италия Ливорно

Монте-Карло закладки Кокс

Гидропоника купить Бикин

Монте-Карло закладки Кокс

Клагенфурт Купить закладку Кокаин