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1 前言 在上一篇文章中,我们介绍了基于Bellman方程而得到的Policy Iteration和Value Iteration两种基本的算法,但是这两种算法实际上很难直接应用,原因在于依然是偏于理想化的两个算法,需要知道状态转移概率,也需要遍历所有的状态。对于遍历状态这个事,我们当然可以不用做到完全遍历,而只需要尽可能的通过探索来遍及各种状态即可。而对于状态转移概率,也就是依赖于模型Model
个人觉得,整个 AplphaGo 对于机器学习来说,最核心的算法就是深度学习(Deep Learning)和增强学习(Reinforcement Learning)。蒙特卡洛树搜索 MCTS 是一个搜索框架,将这些机器学习的技术融合在了一起。今天这篇文章的重点在深度学习,增强学习以后再说。 蒙特卡洛树搜索 每个博弈类的人工智能算法的基础都是一个搜索算法。比如我们上学时学习的 A-star 算法,a
基于openresty的web防火墙,通过配合后台保护您的数据安全 项目说明 由于普通的web防火墙通常只是单台的限制, 并不能对集群中的流量进行全局的分析 从而无法达到有效的防止cc的攻击, 攻击者可分散攻击而让单台无法分析出其是否是恶意的攻击 所以需要有中台的分析,才能有效的判断是否为恶意IP,从而可以自动的识别出哪些用户是非法IP, 从而实行自动封禁, 基本上能保证90%以上的CC攻击自动拦
问题内容: 我已经为“ 2d有效ising模型”编写了蒙特卡洛模拟,并且试图改善运行时间。 我的代码做什么:我为每个粒子(rgrid和mgrid)创建一个用于粒子数量(r)的矩阵和一个用于磁化强度的矩阵。粒子的自旋可以是-1/1,因此磁化强度范围为[-r,r],步长为2。 然后选择一个随机点和一个随机粒子(+1或-1)。由于概率取决于每个位置的正/负粒子数量,因此我创建了2个数组并将其压缩,这样我
我试着用蒙特卡罗模拟方法来计算一个事件发生的概率,在一个连续三次的10个事件列表中。我将进行100万次试验。事件发生的概率在任何时候都是31.43%。我的想法是,我将调用任何试验(b),并创建一个嵌套循环,因此如果条件一(rand值小于.3143),我将移动到索引中的下一个数字,如果该数字小于.3143,我将移动到下一个数字。如果发生这种情况,我会给火鸡加1。当100万次试验完成后,我将turke
从名字我们可以看出,MCMC由两个MC组成,即蒙特卡罗方法(Monte Carlo Simulation,简称MC)和马尔科夫链(Markov Chain ,也简称MC)。要弄懂MCMC的原理我们首先得搞清楚蒙特卡罗方法和马尔科夫链的原理。我们将用三篇来完整学习MCMC。在本篇,我们关注于蒙特卡罗方法。 2. 蒙特卡罗方法引入 蒙特卡罗原来是一个赌场的名称,用它作为名字大概是因为蒙特卡罗方法是一种
9.1. 竞争条件 在一个线性(就是说只有一个goroutine的)的程序中,程序的执行顺序只由程序的逻辑来决定。例如,我们有一段语句序列,第一个在第二个之前(废话),以此类推。在有两个或更多goroutine的程序中,每一个goroutine内的语句也是按照既定的顺序去执行的,但是一般情况下我们没法去知道分别位于两个goroutine的事件x和y的执行顺序,x是在y之前还是之后还是同时发生是没法