蒙特卡洛樹搜尋

阿新 • • 發佈：2018-11-27

首先附上一篇非常專業的文章，來自Jeff Bradberry

http://jeffbradberry.com/posts/2015/09/intro-to-monte-carlo-tree-search/

以及還有幾篇寫的很好的部落格，特此推薦。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25345778

https://www.cnblogs.com/revoid/p/8865879.html

最近有接觸到蒙特卡洛樹的搜尋，以及Alpha Go的一些東西，在此寫一些我的感受，若有錯誤請指教。

蒙特卡洛樹搜尋和蒙特卡洛方法是兩回事，請大家區分開來。

我們知道圍棋窮舉是一種非常非常的耗時，2的一百多次方。想到2的64次方世界早已毀滅了，可想而知其數值之大。

蒙特卡洛樹搜尋

首先附上一篇非常專業的文章，來自Jeff Bradberry http://jeffbradberry.com/posts/2015/09/intro-to-monte-carlo-tree-search/ 以及還有幾篇寫的很好的部落格，特此推薦。 https://zhuanlan.zhihu.com/

蒙特卡洛樹搜尋介紹

與遊戲AI有關的問題一般開始於被稱作完全資訊博弈的遊戲。這是一款對弈玩家彼此沒有資訊可以隱藏的回合制遊戲且在遊戲技術裡沒有運氣元素(如扔骰子或從洗好的牌中抽牌)，井字過三關，四子棋，跳棋，國際象棋，黑白棋和圍棋用到了這個演算法的所有遊戲。因為在這個遊

AlphaGo的制勝祕訣：蒙特卡洛樹搜尋初學者指南

長久以來，計算機在圍棋領域不可能達到人類專家的水平一直是學術界的主流觀點。圍棋，被認為是人工智慧的“聖盃”——一個我們原本希望在未來十年努力攻克的里程碑。二十年前，“深藍”就已經在國際象棋上超越了人類，二十年過去了，計算機卻依然無法在圍棋這一專案上戰勝人類。圍

深度學習入門：AlphaGo Zero蒙特卡洛樹搜尋

總的來說，AlphaGo Zero分為兩個部分，一部分是MCTS（蒙特卡洛樹搜尋），一部分是神經網路。我們是要拋棄人類棋譜的，學會如何下棋完全是通過自對弈來完成。過程是這樣，首先生成棋譜，然後將棋譜作為輸入訓練神經網路，訓練好的神經網路用來預測落子和勝率。

α-β剪枝演算法和蒙特卡洛樹搜尋【轉】

深藍採用的是前面提到的約翰·麥卡錫提出的α-β剪枝演算法。該演算法的基本思想是，利用已經搜尋過的狀態對搜尋進行剪枝，以提高搜尋的效率。演算法首先按照一定原則模擬雙方一步步下棋，直到向前看幾步為止，然後對棋局進行打分（分數越大表明對我方越有利，反之表明對對方有

蒙特卡洛樹搜尋（MCTS）

許多人會混淆蒙特卡洛樹搜尋和蒙特卡洛方法。這兩者有本質區別。用做過渲染器的朋友會理解的話來說：蒙特卡洛方法有偏差（Bias），而MCTS沒有偏差（Bias）。而蒙特卡洛樹搜尋在一段時間模擬後，b1和b2的勝率就會向48%和45%（或者其他概率）收斂，從而給出

蒙特卡洛樹搜尋 MCTS

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【04】蒙特卡洛樹入門學習筆記

alter ike cnblogs append 最大的有趣的控制理論空間 nod 蒙特卡洛樹學習筆記 1. 強化學習（RL）概念 ? 強化學習是機器學習中的一個領域，強調如何基於環境而行動，以取得最大化的預期利益。其靈感來源於心理學中的行為主義理論，即有機體如何

Trie 樹——搜尋關鍵詞提示

當你在搜尋引擎中輸入想要搜尋的一部分內容時，搜尋引擎就會自動彈出下拉框，裡面是各種關鍵詞提示，這個功能是怎麼實現的呢？其實底層最基本的就是 Trie 樹這種資料結構。 1. 什麼是 “Trie” 樹 Trie 樹也叫 “字典樹”。顧名思義，它是一個樹形結構，專門用來處理在一組字串集合中快速查詢某

700：二叉樹搜尋，簡單題

定二叉搜尋樹（BST）的根節點和一個值。你需要在BST中找到節點值等於給定值的節點。返回以該節點為根的子樹。如果節點不存在，則返回 NULL。例如，給定二叉搜尋樹: 4 / \ 2 7 / \ 1

java Trie實現英文單詞查詢樹搜尋自動提示

原理解釋文章：https://blog.csdn.net/beiyetengqing/article/details/7856113 程式碼應用： wordTrie.txt(工具類)： package com.xq.algorithm; import java.util.Array

二叉樹搜尋樹之線段樹

有志者，事竟成，破釜沉舟，百二秦關終屬楚；苦心人，天不負，臥薪嚐膽，三千越甲可吞吳！題目地址： http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1754 參考資料： https://www.cnblogs.com/TheRoadToTheGol

tree 樹搜尋關鍵字

<?php class Trie { /** * node struct * * node = array( * val->word

利用ztree實現樹搜尋

缺點：1、由於沒有查詢按鈕，我們只能通過compositionstart、compositionend事件來判斷使用者是否輸入完成，這有時會造成連續搜尋，致使網頁卡頓，即使我們設計了一定的延遲搜尋，也不能完全解決這個問題。

蒙特卡洛樹演算法 (MCTS)

實質上可以看成一種增強學習蒙特卡羅樹搜尋(MCTS)會逐漸的建立一顆不對稱的樹。可以分為四步並反覆迭代： (1)選擇從根節點，也就是要做決策的局面R出發向下選擇一個最急迫需要被拓展的節點T；局面R是第一個被檢查的節點，被檢查的節點如果存在一個沒有被評價過的招式m，那麼被

模式識別（Pattern Recognition）學習筆記（二十七）-- 基於樹搜尋演算法的快速近鄰法

近鄰法中計算距離需要遍歷，帶來很大的計算量和儲存量，為了改善這兩方面的效能，有人提出採用分枝界定演算法（Branch-Bound Algorithm）來改進近鄰法，主要分為兩個階段：1）利用人工劃分或K-means聚類演算法或其他動態聚類演算法將樣本集X劃分

八叉樹搜尋-1

【資料結構】（樹總結）二叉樹搜尋/查詢樹

轉載來源;https://blog.csdn.net/abc_12366/article/details/79428739#普通查詢樹bst承接之前的『樹』，本文將目標特別鎖定在『查詢樹』；這裡整理出我遇到的各種形式的查詢樹，以後可能會不定期更新，以儘可能多的囊括所有種類的

AI與遊戲——吃豆人（5）樹搜尋演算法（上）

查詢搜尋類演算法可以說是被提及最多的人工智慧方法，絕大多數AI問題都可以被看成一個搜尋查詢問題，也就是找到最好的方案，路徑，模型等。搜尋演算法因此也最常在一些AI演算法的核心部分看到，很多AI的書籍也都是從搜尋演算法開始的。下面講的查詢演算法是樹搜尋演算法，

AlphaGo論文的譯文，用深度神經網路和樹搜尋征服圍棋：Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search

前言：圍棋的英文是 the game of Go，標題翻譯為：《用深度神經網路和樹搜尋征服圍棋》。譯者簡介：大三，211，電腦科學與技術專業，平均分92分，專業第一。為了更好地翻譯此文，譯者查看了很多資料。譯者翻譯此論文已盡全力，不足之處希望讀者指出

蒙特卡洛樹搜尋

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