上置信界算法（the-upper-confidence-bound-algorithm，UCB）

最新推荐文章于 2024-12-24 13:59:48 发布
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本文解析了优快云上一篇关于算法标注工程师职责的博客,深入探讨了算法标注流程与技巧,为读者提供了宝贵的行业洞见。
RL - 强化学习 上置信界算法 (UCB) 和 汤普森采样算法 (TS)
AGI
06-01 3366
上置信界算法和汤普森采样算法是两种解决多臂老虎机问题的经典方法。多臂老虎机问题是一种探索与利用的平衡问题，即在有限的尝试次数内，如何选择最优的动作（拉动哪根拉杆）来最大化累积奖励。上置信界算法是一种基于置信区间的方法，根据每个动作的期望奖励和不确定性来计算一个上界，然后选择上界最大的动作。汤普森采样算法是一种基于贝叶斯推断的方法，根据每个动作的先验分布和观测数据来更新后验分布，然后，从后验分布中采样一个参数，再根据该参数选择最优的动作。这两种方法都能有效地平衡探索与利用，从而达到较低的累积懊悔。
探索与利用的艺术：UCB1 算法
最新发布
进一步有进一步的欢喜~
12-29 1312
本文详细介绍了UCB1（Upper Confidence Bound 1）算法，一种用于多臂老虎机问题的高效决策方法。通过平衡探索和利用，UCB1算法在在线广告、推荐系统、临床试验和机器人任务规划等场景中展现了强大的应用潜力。文章不仅解释了UCB1的核心思想和步骤，还通过具体案例展示了其在实际应用中的使用方法和显著效果，帮助读者全面理解这一智能决策工具。
Upper confidence bound_python_Confidence_
10-01
upper confidence bound implementation
Bandit算法学习[网站优化]04——UCB(Upper Confidence Bound) 算法
weixin_47692652的博客
01-06 3761
Bandit算法学习[网站优化]04——UCB(Upper Confidence Bound) 算法
AI203:多臂强盗算法（四）：上置信界算法（Upper Confidence Bound Algorithm）
a_metaman的博客
12-24 824
ETC算法探索了每一只臂m次，然后在未来的所有轮次里再利用找到的拥有最大平均奖励的臂的意思是当足够大时，的增长速率与其渐进相等，意味的并不是数值相等，而是增长速率相等。实际情况选择，由此可见，选探索的次数依赖于总轮数时间步长，通常是已知的）和次优间隙，通常是未知的）
学习具有定期预算的最佳在线广告组合-研究论文
06-09
在本文中，我们制定了问题并开发了一种乐观稳健学习 (ORL) 算法，该算法使用来自上置信界 (UCB) 算法和稳健优化的思想。 我们证明了算法的预期累积后悔是有界的。 此外，对合成数据和真实世界数据的模拟表明，与...
bandit算法（3）--UCB算法
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但行好事，莫问前程
10-15 2万+
引言 前面已经介绍了两种bandit算法—ϵ\epsilon-greedy算法和softmax算法。现在我们来总结下这两种算法的共有属性： 两种算法在每一轮选择时，默认都是选择到目前为止最好的臂； 除此之外，算法会尝试去探索一些目前看起来不是最好的臂：       -ϵ\epsilon-greedy算法探索的时候完全是随机的。       -softmax算法探索是基于到当前时刻臂的收益
上置信边界UCB
YHKKun的博客
03-15 1838
具体来说，UCB算法在选择动作时，不仅仅考虑已知的最佳选项（即“利用”已有信息），还会给予那些尚未充分探索的选项一定的机会（即“探索”未知领域）。探索项的大小通常与动作 a 在状态 s 下被尝试的次数 N(s,a) 有关，在本公式中它依赖于存储的先验概率P和访问计数N。一个探索项：这个项与动作的访问次数成反比，意味着那些被较少探索的动作会获得更高的探索项值，从而增加被选择的机会。Q(s,a) 是对动作 a 在状态 s 下的平均回报的当前估计（或者称为“利用”项），它反映了我们到目前为止对该动作的了解。
UCB（Upper Confidence Bound）算法
Eric's Blog
11-03 8969
UCB（Upper Confidence Bound）算法 在推荐系统中，通常量化一个物品的收益率（或者说点击率）是使用点击数/展示数，例如点击为10，展示数为8，则估计的点击率为80%，在展示数达到10000后，其表现ctr是否还能达到80%呢？ 显然是不可能的。而这就是统计学中的置信度问题，计算点击率的置信区间的方法也有很多，比如威尔逊置信空间 UCB算法步骤包括：首先对所有item的尝试一下，然后每次选择score值最大的那个： Input: N arms, number of rounds T &g
UCThello：UCThello-棋盘游戏演示器（Othello变体），具有计算机人工智能，使用蒙特卡洛树搜索（MCTS），并且将UCB（上置信界）应用于树（简称UCT）
02-04
加州大学 在上开始在线UCThello会话 Android APK可供安装 需要最低Android 4.4.2（API-19） 在各种浏览器上运行 桌面系统，例如BSD，Linux，Win，MacOS和 移动平台，例如Android，FirefoxOS，iOS。 UCThello-带有计算机AI的棋盘游戏演示器，使用蒙特卡洛树搜索（MCTS），并将UCB（上置信界）应用于树（简称UCT） 关键字，类别蒙特卡洛树搜索（MCTS），高可信度边界（UCB），应用于树的UCB（UCT），AI，2人桌面游戏，具有完美信息的确定性游戏，JavaScript，ECMAScript，W3C WebWo
UCB——上界置信算法
weixin_45662974的博客
10-06 2万+
目录一、多臂老虎机二、探索Exploration与利用Exploitation三、置信区间上界算法（the-upper-confidence-bound-algorithm）四、UCB的bound证明五、UCB仿真 [代码非原创，仅供参考学习](https://www.jianshu.com/p/3abeb6d4a1e5)总结 一、多臂老虎机 假设现在有如下的老虎机，每个老虎机都是单臂的，组合在一次就称为多臂老虎机。拉下老虎机的臂，就会按照概率得到一定的奖励，且每个老虎机的概率分布都是不同的。 因此.
强化学习笔记：多臂老虎机问题(6)--Upper Confidence Bound
chenxy_bwave的专栏
12-04 2442
强化学习（主要基于Sutton-RLbook2020）学习笔记。本节我们继续基于基于多臂老虎机问题的不同epsilon-greedy的另一种行动选择方法：Upper Confidence Bound action selection
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算法：多臂老虎机算法（Upper Confidence Bound）
Chandler_river的博客
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1. 背景介绍 1.1 多臂老虎机问题 UCB 策略源于一个经典的强化学习问题：多臂老虎机问题（Multi-armed bandit problem）。想象一下，你面前有多台老虎机，每台机器都有不同的回报率，但你并不知道它们具体的回报率。你的目标是在有限的尝试次数内，最大化你的总回报。这个问题的关键在
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如何理解UCB-Upper Confidence Bound
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01-13 1865
转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/32356077 博主讲的非常好， 假设我们开了一家叫Surprise Me的饭馆 客人来了不用点餐，由算法从N道菜中选择一道菜推荐给客人 每道菜都有一定的失败概率：以1-p的概率不好吃，以p的概率做得好吃 算法的目标是让满意的客人越多越好。 解决方法： def UCB(t, N): upper_bound_probs = [avg_rewards[item] + calculate_delta(t, item)
基于信心上界蒙特卡洛搜索树（UCT）实现四子棋
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07-26 1718
每一节点的获胜可能定义为其子节点获胜可能的最大值。若当前局面在搜索树上已被节点 x 表示，且由此局面落子一步产生的所有次局面，均已由 x 的子节点表示，则选择 UCB 信心上界最大的子节点所对应的落子。对于每个节点，统计经该节点及其子节点所表示的局面出发进行的所有博弈，记录博弈的总场数 n 及总获胜场数 m，则对该节点获胜概率的估计为。若当前局面在搜索树上已被节点 x 表示，但由此局面某一落子产生的次局面，并没有由 x 的子节点表示，则选择执行此落子，并在树上扩展出新的节点记录此新局面；
在线广告最优策略：周期预算下的多臂强盗问题与乐观稳健学习算法
为了解决这个问题，研究人员开发了ORL算法，它结合了上置信界(UCB)算法和稳健优化的思想。UCB算法在多臂强盗问题中常用来平衡探索和利用，通过估计每个手臂的潜在价值，鼓励尝试那些可能高回报但尚未充分测试的目标...
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