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本帖最后由 banknation 于 2024-4-5 16:39 编辑
神经网络与蒙特卡洛
神经网络和蒙特卡洛方法都是各自领域中非常重要的概念,它们可以独立应用,也可以在某些情况下相互结合,共同解决问题。
神经网络是一种计算模型,由大量的节点(或神经元)直接相互关联而构成。每个节点(除输入节点外)代表一种特定的输出函数(或者认为是运算),称为激励函数。每两个节点的连接都代表该信号在传输中所占的比重(即认为该节点的“记忆值”被传递下去的比重),称为权重。神经网络的输出由于激励函数和权重的不同而不同,是对于某种函数的逼近或是对映射关系的近似描述。
蒙特卡洛方法的基本原理是,事件的概率可以用大量试验中发生的频率来估计,当样本容量足够大时,可以认为该事件的发生频率即为其概率。蒙特卡洛方法通常用于解决复杂的数学问题或模拟物理现象,其核心思想是通过大量随机抽样来逼近问题的真实解。
在某些应用场景中,神经网络和蒙特卡洛方法可以结合起来使用。例如,在深度学习中,蒙特卡洛树搜索(MCTS)可以与神经网络配合使用,以解决某些复杂的决策问题。在MCTS的初始阶段,当遇到一个新的状态时,神经网络可以被用来为这个状态提供初始的价值评估和动作概率分布。随着MCTS的多次迭代,搜索树中的节点统计信息变得越来越准确,反映了在当前策略下每个动作的真实价值。这些信息可以用于进一步训练神经网络,使其更好地预测状态价值和动作概率分布。
神经网络已经在V14版本中嵌入功能菜单: 它在这里!
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