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Monte-CarloTreeSearch(MCTS)isanewbest-firstsearchguidedbytheresultsofMonte-Carlosimulations.InthisarticleweintroducetwoprogressivestrategiesforMCTS,calledprogressivebiasandprogressiveunpruning.Theyenabletheuseofrelativelytime-expensiveheuristicknowledgewithoutspeedreduction.duction.
本论文提出和评估了一种增强记忆的MCTS算法，它提供了一种利用在线泛化优势的替代型方法。...实验结果表明M-MCTS在相同的模拟次数下优于原始的MCTS。蒙特卡洛树搜索MCTS构建树以评估状态并进行快速模拟（Coulom2006）。树中的每个节点...
此论文将会讨论增强后的蒙特卡洛树搜索算法（MCTS）[1]，[2]框架在实时的，随机的环境中（例如《吃豆人》）的使用。MCTS曾成功的用在一些环境中，例如猜谜游戏、纸牌游戏和棋盘游戏[3]。然而，在实时领域下的研究还是相对有限的。
MCTS初探.MCTS也就是蒙特卡罗树搜索（MonteCarloTreeSearch），是一类树搜索算法的统称，可以较为有效地解决一些探索空间巨大的问题，例如一般的围棋算法都是基于MCTS实现的。.这类算法要解决的问题是这样的，我们把围棋的每一步所…
对于Hex，作者使用与MCTS算法相同的策略：运行每个模拟过程，直到模拟的动作序列是唯一的。一旦我们在t步之后达到模拟的终止状态sL，使用全局值网络V估计该状态的值，并使用该估计更新模拟策略参数θ，其中α是学习率，其值在-1和1之间，对于其他问题，可能需要非零基线。
蒙特卡洛树搜索MonteCarloTreeSearch。超越博弈游戏本身，MCTS理论上可以被用在以{状态state，行动action}对定义和用模拟进行预测输出结果的任何领域。这个算法会更频繁地访问更加有趣的节点，并聚焦其搜索时间在更加相关的树的部分。
该论文主要有两点创新：1.将model-based算法与model-free算法结合到了同一个训练框架。这一点作为AlphaZero论文的延续，使用MCTS算法作为策略提升算子，相比传统model-free算法中使用基于贪心的策略提升算子能取得更好的效果。
研究人员在围棋中评估了M-MCTS，实验结果表明M-MCTS的性能优于原始蒙特卡洛方法。在得知获奖信息后，机器之心第一时间联系到了MartinMüller教授，并对论文的三位作者共同对论文中的内容、未来研究方向以及一些感兴趣的问题进行了交流。
实验表明，RUDDER的速度是TD、MC以及MC树搜索（MCTS）的指数级，并在特定Atari游戏的训练中很快超越rainbow、A3C、DDQN等多种著名强化学习模型的性能。.本文在Reddit上也引起了广泛而热烈的讨论，网友表示，论文中长达50…
专访AAAI2018最佳论文作者，记忆增强蒙特卡洛树搜索细节解读。」作为阿尔伯塔大学的博士生，ChenjunXiao等人可以说和DavidSilver和黄士杰师出同门。「这是我们目前已知的最佳启发式方法了。若从给定博弈状态开始，并通过随机Self-play在...
Monte-CarloTreeSearch(MCTS)isanewbest-firstsearchguidedbytheresultsofMonte-Carlosimulations.InthisarticleweintroducetwoprogressivestrategiesforMCTS,calledprogressivebiasandprogressiveunpruning.Theyenabletheuseofrelativelytime-expensiveheuristicknowledgewithoutspeedreduction.duction.
本论文提出和评估了一种增强记忆的MCTS算法，它提供了一种利用在线泛化优势的替代型方法。...实验结果表明M-MCTS在相同的模拟次数下优于原始的MCTS。蒙特卡洛树搜索MCTS构建树以评估状态并进行快速模拟（Coulom2006）。树中的每个节点...
此论文将会讨论增强后的蒙特卡洛树搜索算法（MCTS）[1]，[2]框架在实时的，随机的环境中（例如《吃豆人》）的使用。MCTS曾成功的用在一些环境中，例如猜谜游戏、纸牌游戏和棋盘游戏[3]。然而，在实时领域下的研究还是相对有限的。
MCTS初探.MCTS也就是蒙特卡罗树搜索（MonteCarloTreeSearch），是一类树搜索算法的统称，可以较为有效地解决一些探索空间巨大的问题，例如一般的围棋算法都是基于MCTS实现的。.这类算法要解决的问题是这样的，我们把围棋的每一步所…
对于Hex，作者使用与MCTS算法相同的策略：运行每个模拟过程，直到模拟的动作序列是唯一的。一旦我们在t步之后达到模拟的终止状态sL，使用全局值网络V估计该状态的值，并使用该估计更新模拟策略参数θ，其中α是学习率，其值在-1和1之间，对于其他问题，可能需要非零基线。
蒙特卡洛树搜索MonteCarloTreeSearch。超越博弈游戏本身，MCTS理论上可以被用在以{状态state，行动action}对定义和用模拟进行预测输出结果的任何领域。这个算法会更频繁地访问更加有趣的节点，并聚焦其搜索时间在更加相关的树的部分。
该论文主要有两点创新：1.将model-based算法与model-free算法结合到了同一个训练框架。这一点作为AlphaZero论文的延续，使用MCTS算法作为策略提升算子，相比传统model-free算法中使用基于贪心的策略提升算子能取得更好的效果。
研究人员在围棋中评估了M-MCTS，实验结果表明M-MCTS的性能优于原始蒙特卡洛方法。在得知获奖信息后，机器之心第一时间联系到了MartinMüller教授，并对论文的三位作者共同对论文中的内容、未来研究方向以及一些感兴趣的问题进行了交流。
实验表明，RUDDER的速度是TD、MC以及MC树搜索（MCTS）的指数级，并在特定Atari游戏的训练中很快超越rainbow、A3C、DDQN等多种著名强化学习模型的性能。.本文在Reddit上也引起了广泛而热烈的讨论，网友表示，论文中长达50…
专访AAAI2018最佳论文作者，记忆增强蒙特卡洛树搜索细节解读。」作为阿尔伯塔大学的博士生，ChenjunXiao等人可以说和DavidSilver和黄士杰师出同门。「这是我们目前已知的最佳启发式方法了。若从给定博弈状态开始，并通过随机Self-play在...
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