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 Search,MCTS)方法与UCB公式结合,在超大规模博弈树的搜索过程中相对于传统的搜索算法有着时间和空间方面的优势。

UCB1(Upper Confidence Bound) 公式

AMAF(All Moves As First) 它视使棋盘达到某一相同状态的着法都等价的,不论由谁在何时完成

RAVE(Rapid Action Value Estimation) 快速动作值估计

zobrist hashing

ELF OpenGo

Monte Carlo tree search 学习的更多相关文章

  1. Introduction to Monte Carlo Tree Search (蒙特卡罗搜索树简介)

    Introduction to Monte Carlo Tree Search (蒙特卡罗搜索树简介)  部分翻译自“Monte Carlo Tree Search and Its Applicati ...

  2. 蒙特卡罗方法、蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS)初探

    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( ...

  3. Programming a Hearthstone agent using Monte Carlo Tree Search(chapter one)

    Markus Heikki AnderssonHåkon HelgesenHesselberg Master of Science in Computer Science Submission dat ...

  4. Monte Calro Tree Search (MCTS)

    https://blog.csdn.net/natsu1211/article/details/50986810, 感谢分享! Intro最近阿法狗和李师师的人机大战着实火了一把,还顺带捧红了柯杰,古 ...

  5. 论文笔记:Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search

    Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search Nature 2015  这是本人论文笔记系列第二篇 Nature ...

  6. 增强学习(四) ----- 蒙特卡罗方法(Monte Carlo Methods)

    1. 蒙特卡罗方法的基本思想 蒙特卡罗方法又叫统计模拟方法,它使用随机数(或伪随机数)来解决计算的问题,是一类重要的数值计算方法.该方法的名字来源于世界著名的赌城蒙特卡罗,而蒙特卡罗方法正是以概率为基 ...

  7. 强化学习读书笔记 - 05 - 蒙特卡洛方法(Monte Carlo Methods)

    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 ...

  8. [matlab]Monte Carlo模拟学习笔记

    理论基础:大数定理,当频数足够多时,频率可以逼近概率,从而依靠概率与$\pi$的关系,求出$\pi$ 所以,rand在Monte Carlo中是必不可少的,必须保证测试数据的随机性. 用蒙特卡洛方法进 ...

  9. PRML读书会第十一章 Sampling Methods(MCMC, Markov Chain Monte Carlo,细致平稳条件,Metropolis-Hastings,Gibbs Sampling,Slice Sampling,Hamiltonian MCMC)

    主讲人 网络上的尼采 (新浪微博: @Nietzsche_复杂网络机器学习) 网络上的尼采(813394698) 9:05:00  今天的主要内容:Markov Chain Monte Carlo,M ...

随机推荐

  1. calc()

    width:calc(): cale(a)计算出表达式a的值. e.g: height:cale(100vh-200px):vh,是指CSS中相对长度单位,表示相对视口高度,通常视口长度单位会被分成1 ...

  2. Java基础第4天

    程序结构(按执行流程划分) 顺序结构:整体上程序是顺序结构. 分支结构:if(如果有else,则必有一个会执行)switch-case 循环结构:for while do-while ,重点:嵌套循环 ...

  3. java.lang.String 使用介绍

    这里我们将总结字符串相关的知识,除了总结String的API用法,同时我们还会总结一些相关的知识点,包括字符串常量池.StringBuffer.StringBuilder,以及equals和==的用法 ...

  4. 玩转 React 【第03期】:邂逅 React 组件

    上期回顾 前文我们讲解了 React 模板 JSX,接着我们继续来看看 React 组件又是如何工作的呢? 组件化开发到了今天已经是大家的共识,在 React 中,组件同样也是组成我们整个项目的基本单 ...

  5. Linux:进程

    进程 一.简略操作 1.查看进程:ps2.查看进程资源占用量:top3.查看进程关系(进程树):pstree4.查看当前系统信息:uname -a 二.详细操作 1.查看进程:ps 2.查看进程资源占 ...

  6. MySQL:数据表基本操作

    数据表基本操作 注意点: 1.数据表中已经有数据时,轻易修改数据类型,有可能因为不同的数据类型的数据在机器 中存储的方式及长度并不相同,修改数据类型可能会影响到数据表中已有的数据类型. 2.  数据表 ...

  7. Vue中 v-html 与 v-text 的区别

    解析的效果:

  8. mongodb启动出现Failed to connect to 127.0.0.1:27017 after 5000ms milliseconds,giving up

    今天一早准备继续学习mongodb,但是在命令行运行mongo.exe报错 出错原因:mongod一不小心被非法关闭,留下了一个mongod.lock, 将数据库给锁定了 解决方法: 1)在data路 ...

  9. Power BI十大视觉效果,知多少?

    Power BI十大视觉效果: 图表滑块 响应式布局 一键更改方差计算 一键排序 我们的最爱:小倍数! 瀑布图中的轴断裂 层次表(完全响应) HICHERT博士的IBCS®原生支持 分段图表 - 可视 ...

  10. CentOS中yum安装ffmpeg

    1.升级系统 sudo yum install epel-release -y sudo yum update -y sudo shutdown -r now 2.安装Nux Dextop Yum 源 ...