AMCL(adaptive Monte Carlo Localization)自适应蒙特卡洛定位，A也可以理解为augmented，是机器人在二维移动过程中概率定位系统，采用粒子滤波器来跟踪已经知道的地图中机器人位姿，对于大范围的局部定位问题工作良好。对机器人的定位是非常重要的，因为若无法正确定位机器人当前位置，那么基于错误的起始点来进行后面规划的到达目的地的路径必定也是错误的。
从今天开始要研究Sampling Methods，主要是MCMC算法。本文是开篇文章，先来了解蒙特卡洛算法。
作者：陈之炎 本文约2000字，建议阅读10分钟本文介绍了蒙特卡洛算法。 蒙特卡洛算法（Monte Carlo algorithm）是一种基于随机采样的计算方法，其基本思想是通过生成随机样本，利用统计学原理来估计数学问题的解。它最初是由美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的科学家斯坦尼斯拉夫·乌拉姆（Stanislaw Ulam）和尤里·维加（Nicholas Metropolis）在20世纪40年代初开发的，用于模拟核反应堆中的中子传输问题。 蒙特卡洛算法的核心原理是利用随机数和概率统计方法来模拟问题，通过大量随机
笔者阅读的是中文书籍，提到的具体公式笔者将给出其所在的英文版本的页码，英文书籍原文见 Sutton 本人官网：http://incompleteideas.net/book/the-book.html。
机器之心专栏 机器之心编辑部 时隔四个月，ByteDance Research 与北京大学物理学院陈基课题组又一合作工作登上国际顶级刊物 Nature Communications：论文《 Towards the ground state of molecules via diffusion Monte Carlo on neural networks 》将神经网络与扩散蒙特卡洛方法结合，大幅提升神经网络方法在量子化学相关任务上的计算精度、效率以及体系规模，成为最新 SOTA。 论文链接： https:/
从今天开始要研究Sampling Methods，主要是MCMC算法。本文是开篇文章，先来了解蒙特卡洛算法。 Contents 1. 蒙特卡洛介绍 2. 蒙特卡洛的应用 3. 蒙特卡洛积分 1. 蒙特卡洛介绍 蒙特卡罗方法（Monte Carlo method），也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的 发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。是指使 用随机数（或伪随机数）来解决很多计算问题的方法。与它对应的是确定
机器人发布nav_msgs/Odometry格式的里程计信息，相应的TF变换给导航功能包，然后导航功能包输出geometry_msgs/Twist格式的控制指令，最终通过这些指令控制机器人完成相应的运动。
选自int8 Blog 机器之心编译 我们都知道 DeepMind 的围棋程序 AlphaGo，以及它超越人类的强大能力，也经常会听到「蒙特卡洛树搜索」这个概念。事实上，蒙特卡洛树搜索是在完美信息博弈场景中进行决策的一种通用技术，除游戏之外，它还在很多现实世界的应用中有着广阔前景。本文中，我们会以 AlphaGo 为例子，对这一方法进行详细介绍。 长久以来，学术世界一直认为计算机在围棋这个复杂游戏上达到超越人类的水平是几乎无法实现的。它被视为人工智能的「圣杯」——一个我们原本希望在未来十年挑战的遥远里程碑。
强化学习读书笔记 - 05 - 蒙特卡洛方法(Monte Carlo Methods) 学习笔记： Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 数学符号看不懂的，先看看这里： 强化学习读书笔记 - 00 - 术语和数学符号 蒙特卡洛方法简话 蒙特卡洛是一个赌城的名字。冯·诺依曼给这方法起了这个名字，增加其神秘性。 蒙特卡洛方法是一个计算方法，被广泛的用于
在强化学习问题中，我们可以用马尔可夫决策过程（MDP）和相关算法找出最优行动值函数 q∗(s,a)和v∗(s)，它通过策略迭代和值迭代找出最佳策略。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 强化学习，除了可以用于单个强化学习智能体和环境的相互作用，也可以用于两个或者多个智能体在某个强化学习环境下的博弈。 关于这种类型的算法，最有名的应该是蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）。 随着AlphaGo和AlphaZero算法在围棋、国际象棋和将棋等棋类领域的广泛应用，并且在这些领域内均取得了相比传统的Alpha-Beta 剪枝算法更加优异的性能，蒙特卡洛树搜索算法作为这些智能体使用的算法也被越来越多的人研究
【磐创AI导读】：本篇文章是深度强化学习专栏的第三篇，讲了第四节无模型的强化学习方法，希望对大家有所帮助。查看上篇关于本专栏的介绍：深度强化学习（DRL）专栏开篇。
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蒙特卡洛方法（Monte Carlo method）是20世纪40年代中期提出的一种以概率统计为指导的重要数值计算方法。其名字来源于摩洛哥的赌城蒙特卡洛，象征着概率。蒙特卡洛方法在金融工程学，宏观经济学，计算物理学等领域应用广泛。
来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟本周重要论文包括：CVPR 2022各种获奖论文。 强化学习(Reinforcement learning, RL)是一种学习复杂决策策略的通用而强大的解决方案，为游戏和机器人等多个领域的近期成功提供了关键的基础。然而，许多最先进的算法需要大量的数据，计算成本很高，需要大量的数据才能成功。虽然这在某些情况下是可能的，例如在可用数据稀少的社会科学和医疗健康应用程序中，这自然会昂贵或不可行的。随着人们对将RL应用到更广泛的领域的兴趣的激增，对其算法设计中涉及的数据的使用
在前面的学习中，我们分析了蒙特卡洛方法，本章节将为大家解开蒙特卡洛树搜索的“面纱”。虽然它们的名字很接近，但大家需要注意的是这两者却有着本质区别。
贝叶斯统计是一种基于概率的统计分析方法，它在Python数据分析领域的应用日益广泛。与传统频率学派不同，贝叶斯统计充分利用先验信息，并根据新的数据不断更新对参数的估计。本文将详细介绍贝叶斯统计在Python数据分析中的高级技术点，包括贝叶斯推断、概率编程和马尔科夫链蒙特卡洛等。
以下概括都是基于我个人的理解，可能有误，欢迎交流：piperliu@qq.com。
强化学习已经席卷了整个 AI 世界。从 AlphaGo 到 AlphaStar，由强化学习提供动力的 AI 智能体已经战胜了越来越多由人类主导的传统活动。通过在某一环境中对智能体行为进行优化以实现最大奖励是强化学习的关键，但是绝大多数强化学习方法需要对环境有完整的了解，而现实中这是难以实现的，基于样本的学习方法（例如蒙特卡洛）则可以解决这一痛点。本文以 21 点游戏为例，对蒙特卡洛方法进行了在强化学习中的应用进行了介绍，AI 科技评论编译如下。
机器之心专栏 作者：李玉喜 AlphaGo 与世界第一的人类棋手柯洁的对弈比赛已经引起了全世界的广泛关注。不出意外，尽管柯洁表现出色，但 AlphaGo 仍然连续取得了两场胜利。明天柯洁还将与 AlphaGo 展开最后一场比赛，是否会出现意外惊喜，让我们拭目以待。最后的比赛之前，加拿大阿尔伯塔大学计算机系博士、博士后李玉喜撰写了一篇解读 AlphaGo 背后的技术以及讨论我们应该如何应对这些技术的文章。李玉喜博士致力于深度学习、强化学习、机器学习、人工智能等前沿技术及其应用。曾任电子科技大学副教授；在美国
强化学习读书笔记 - 08 - 规划式方法和学习式方法 学习笔记： Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 需要了解强化学习的数学符号，先看看这里： 强化学习读书笔记 - 00 - 术语和数学符号 什么是模型(model) 环境的模型，本体可以通过模型来预测行为的反应。 对于随机的环境，有两种不同的模型： distribution model - 分
2016年10月18日， 世界人工智能大会技术分论坛，特设“新智元智库院长圆桌会议”，重量级研究院院长 7 剑下天山，汇集了中国人工智能产学研三界最豪华院长阵容：美团技术学院院长刘江担任主持人，微软亚洲研究院常务副院长芮勇、360人工智能研究院院长颜水成、北京理工大学计算机学院副院长黄华、联想集团副总裁黄莹、Intel 中国研究院院长宋继强、新华网融媒体未来研究院院长杨溟联袂出席。 【新智元导读】加拿大阿尔伯塔大学著名增强学习大师 Richard S. Sutton 教授的经典教材《增强学习导论》（Rein
蒙特卡洛方法（Monte Carlo method），也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。
2018 区块链技术及应用峰会(BTA)·中国 倒计时 3 天 2018，想要follow最火的区块链技术？你还差一场严谨纯粹的技术交流会——2018区块链技术及应用峰会(BTA)·中国将于2018年3月30-31日登陆北京喜来登长城饭店。追求专业性？你要的这里全都有：当超强嘉宾阵容遇上业界同好的脑洞大联欢，1+1=无限可能，目前门票预购火热进行中。 活动详情： http://dwz.cn/7FI1Ch 编译 | reason_W 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 长久以来，计算
对于目前基于神经网络的序列模型，很重要的一个任务就是从序列模型中采样。比如解码时我们希望能产生多个不一样的结果，而传统的解码算法只能产生相似的结果。又比如训练时使用基于强化学习或者最小风险训练的方法需要从模型中随机采集多个不一样的样本来计算句子级的损失，而一般的确定性方法不能提供所需要的随机性。本文回顾了一系列常用的序列模型采样方法，包括基于蒙特卡洛的随机采样和随机束搜索，以及最近提出的基于Gumbel-Top-K的随机束搜索。表1展示了这三种方法各自的优缺点。
状态、动作、状态转移概率和奖励，分别对应$(S,A,P,R)$，后面有可能会加上折扣因子构成五元组。
今天给大家分享的是开源机器学习经典著作《机器学习：概率视角》，英文全称为《Machine Learning: a Probabilistic Perspective》，该书作者是谷歌研究员Kevin Patrick Murphy，自2012年出版以来就一直被列为机器学习经典著作之一。
【导读】大家好，我是泳鱼。一个乐于探索和分享AI知识的码农！随着大数据的快速发展，以概率统计为基础的机器学习在近年来受到工业界和学术界的极大关注，并在视觉、语音、自然语言、生物等领域获得很多重要的成功应用，其中贝叶斯方法在过去20多年也得到了快速发展，成为非常重要的一类机器学习方法。
Python中存在着很多算法，本篇要为大家介绍一种新的算法，蒙特卡洛算法。下面就这种算法带来简单的介绍和实例。
强化学习读书笔记 - 13 - 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 学习笔记： Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 参照 Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 强化
SARSA算法的全称是State Action Reward State Action，属于时序差分学习算法的一种，其综合了动态规划算法和蒙特卡洛算法，比仅仅使用蒙特卡洛方法速度要快很多。当时序差分学习算法每次更新的动作数为最大步数时，就等价于蒙特卡洛方法。
圆周率π是一个无理数，没有任何一个精确公式能够计算π值，π的计算只能采用近似算法。国际公认采用蒙特卡洛方法计算。蒙特卡洛(Monte Carlo)方法，又称随机抽样或统计试验方法。当所求解问题是某种事件出现的概率，或某随机变量期望值时，可以通过某种“试验”的方法求解。简单说，蒙特卡洛是利用随机试验求解问题的方法。 首先构造一个单位正方形 和 1/4圆。随机向单位正方形和圆结构抛洒大量点，对于每个点，可能在圆内或者圆外，当随机抛点数量达到一定程度，圆内点将构成圆的面积，全部抛点将构成矩形面积。圆内点数除以圆外
在0.1~1 区间上的值，初步看该方程的积分项比较复杂不易给出原函数。用MATLAB也无法直接求出原函数。自然而然就想该函数如何在不求积分项原函数的情况下计算出积分项的具体值。在抓耳挠腮之际想起了公众号的一篇推文：蒙特卡洛法应用。可以直接求函数指定区间的面积，相当于求积分。蒙特卡洛算法求面积示意图如下：
之前我们讨论过马尔可夫决策过程（MDP，参阅 https://goo.gl/wVotRL）以及寻找最优的动作-价值函数
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习中的一个重要分支，其目标是通过与环境的交互来学习决策策略，以最大化长期累积奖励。在强化学习中，智能体（agent）通过执行一系列动作来影响环境，从而获得反馈信号，即奖励（reward）。这种学习机制模仿了生物体在自然界中的学习过程，因此具有很强的现实意义和应用前景。
前面两章都假设我们已知MDP的分布p(s'r|s,a)（model），但有时这一点难以做到，或者说这种Markov假设可能是不合理的，那么我们只能从真实/模拟环境中去获取这些知识。蒙特卡洛方法只需要经验知识，即：来自线上或者模拟环境交互过程的样本序列（包括状态序列、动作序列、奖励序列）。“蒙特卡洛”这个词被广泛用在利用大量随机元素作估计的地方。在这里我们用它来表示基于完全return平均值的方法。
既然要的是数值解，为何还使用符号解？能坐车进城，就决不骑摩托车。复杂函数用数值积分函数quad(f(x),xmin,xmax)完美求解，perfect!不巧的是疑难杂症都让过冷水碰上了,在原问题的基础上需要解决这么个问题:
问题一：我们如何用蒙特卡洛方法求积分？问题二：如何近似求一个随机变量的数学期望？问题三：估计的误差是多少？问题四：如何从理论上对蒙特卡洛估计做分析？结论
精彩回顾 2018新智元产业跃迁AI技术峰会圆满结束，点击链接回顾大会盛况： 爱奇艺 http://www.iqiyi.com/l_19rr3aqz3z.html 腾讯新闻 http://v.qq.com/live/p/topic/49737/preview.html 新浪科技 http://video.sina.com.cn/l/p/1722511.html 云栖社区 https://yq.aliyun.com/webinar/play/419 斗鱼直播 https://www.douyu.c
最近我们被客户要求撰写关于偏最小二乘法（PLS）回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。
本文建立偏最小二乘法（PLS）回归（PLSR）模型，以及预测性能评估。为了建立一个可靠的模型，我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法，可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据
策略最简单的表示是查找表（look-up table），即表格型策略（tabular policy）。使用查找表的强化学习方法称为表格型方法（tabular method），如蒙特卡洛、Q学习和Sarsa。本章通过最简单的表格型方法来讲解如何使用基于价值的方法求解强化学习问题。
强化学习读书笔记 - 06~07 - 时序差分学习(Temporal-Difference Learning) 学习笔记： Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 数学符号看不懂的，先看看这里： 强化学习读书笔记 - 00 - 术语和数学符号 时序差分学习简话 时序差分学习结合了动态规划和蒙特卡洛方法，是强化学习的核心思想。 时序差分这个词不好理解。
[nl0smucjfp.gif] import javafx.animation.KeyFrame import javafx.animation.Timeline import javafx.event.ActionEvent import javafx.event.EventHandler import javafx.geometry.Pos import javafx.scene.paint.Color import javafx.scene.shape.Circle import tornadofx
在前面章节中，我们引入不少算法和数据结构用以支持围棋机器人实现。由于围棋的步骤组合太多，几乎没有确定性的算法能在合理的时间内给出好的走法。从本节开始，我们将像AlphGo那样引入深度学习技术，通过训练神经网络的方式打造出一个强大的围棋机器人，使得这个机器人的围棋技能能够超越人类智慧之上。
选自arXiv 作者：Kristopher De Asis等 机器之心编译 在 AAAI 2018 接收论文列表中，来自阿尔伯塔大学强化学习和人工智能实验室 Richard S. Sutton 等研究者的一篇论文提出一种新的多步动作价值算法 Q(σ)，该算法结合已有的时序差分算法，可带来更好性能。机器之心对此论文做了简要介绍，更多详细内容请查看原文。 时序差分（TD, Sutton, 1988）法是强化学习中的一个重要概念，结合了蒙特卡洛和动态规划法。TD 允许在缺少环境动态模型的情况下从原始经验中直接进行
这篇文章的研究内容为：具有规划能力的智能体（agents with planning capabilities）。
加州大学洛杉矶分校计算机科学专业的 Ray Zhang 最近开始在自己的博客上连载介绍强化学习的文章，这些介绍文章主要基于 Richard S. Sutton 和 Andrew G. Barto 合著的《Reinforcement Learning: an Introduction》，并添加了一些示例说明。该系列文章现已介绍了赌博机问题、马尔可夫决策过程和蒙特卡洛方法。本文是对其中蒙特卡洛方法文章的编译。更多相关文章和最新更新可访问：https://oneraynyday.github.io
机器之心原创 作者：李泽南 AAAI 2018 大会已于 2 月 2 日在美国新奥尔良开幕。在此之前，大会获奖论文的结果已经放出，阿尔伯塔大学提交的论文《Memory-Augmented Monte Carlo Tree Search》获得了 AAAI 2018 大会的杰出论文奖。该论文作者分别为博士生 Chenjun Xiao、梅劲骋与教授 Martin Müller。 Chenjun Xiao 硕士与博士阶段均就读于阿尔伯塔大学，师从 Martin Müller 教授。 梅劲骋本科毕业于华南理工大学，研
AI研习社按：本文作者夏飞，清华大学与卡内基梅隆大学毕业，现于谷歌从事技术研发工作。本文是对《自然》上发表的知名论文 “Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search” 进行的总结，对 AlphaGo 的算法结构进行了概括。。 下文概括了围棋借助人工智能在 2016 年实现的突破。 围棋是一个完全信息博弈问题。而完全信息博弈，通常能被简化为寻找最优值的树搜索问题。它含有 b 的 d 次方个可能分支，在国际象棋中 b≈35，
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