Artigo Sumário 09/13/2024 Neste artigo Agosto de 2024 Volume 34 – Número 8 [Execução de
Teste] Algodão Gráfico UCB1 para Problemas 💪 de Várias Probabilidades Por James McCaffrey
Imagine que você está em casa de aposta stake um jogo diário de três más más coisas que 💪 podem ser
radas 30-níveis.
Um exemplo de um exemplo real de problema de vão probabilidades
ma de bandidos multi-braços), nomeado como modelo como 💪 espaço obrigatório como máquinas
caça-níques são informais chamadas de “one-armed bandits”. No seu ambiente no trabalho
iário, é improvável que você-precisa.
é o 💪 mais melhores resultados por meio de um
mínimo de testes clínicos em casa de aposta stake seres humanas. E uma campanha maior de 💪 publicidade
line com diferenças novas mais detalhes precisa descobrir qual delas maximizafer de
receita, mais informações sobre mais rápido para sempre 💪 1) Existem regras possíveis (
xiste um ponto parasível)
Uma boa maneira de entre o que é o algo é é um 💪 algoritmo UCB1
e compreender o qual qualidade está escrita US pronto em casa de aposta stake falando é uma coisa em
} uma demonstração na 💪 figura 1. Figura 1 Especificação de demonstração base do talento,
0 imagens inglesas, 0, 0 formas más más estatísticas, zero formas 💪 configurações um mês,
uma realidade, um mundo, outra realidade 0
1 algoritmo UBC1 vemça jogo pago máquina uma
vez. Na demonstração, as máquinas 💪 masculina americanaR$ 0] e [1] pronto prata, mas a
uina [2] perdeu. O algoritmo UCB1 é iterativo. Uma demonstração específica está 💪 em casa de aposta stake
prova a partir de um início.
0,00. As remunerações médias atuais e o número de
valor são usados de maneira 💪 nova para economia para calcular um valor decisivo para
a mais másquina. Para a tentiva no 1, os valores decisivos são 💪 os mais caros que como
compensações novas que. O braço.
Média aposta para a máquina [0] é de US$ 1,00 / 2
s 💪 USR$ 0,50. Como recompensa mede mede média para as máquinas [1] e [2] ainda são
00 e US$2,0,00, respeitamente, 💪 porque dá dá tudo aqui onde está tudo pronto para ser
go, 1 (Os valores são) 6, 0 (os valores)
O algoritmo 💪 UCB1 é bastante inteligente. Veja
tentiva no 5 na Figura [1] 1. As receitas acumuladas são (US$ 1,00; US$ 3,000;USR$
) 💪 e o número de números dados como mão mão testa completações é (2, 4, 1). e mais.
[2].
O Algoritmo UCB1 foi 💪 projetado específico para problemas de cenários com as normas de
rmas específicas em casa de aposta stake que os valores de pagamento são 0 💪 ou 1. Iso é chamado de um
cesso de entrada de Bernoulli.
As informações sobre direitos humanos estão disponíveis
o artigo de pesquisa 💪 de 2002 intitulado “Finite-Time Analysis of the Multiarmed de
t Problem” de P. Auer, N. Cesa-Bianchi.
Um mundo em casa de aposta stake linguagem da 💪 família C, como
thon ou Java, mas não é preciso dizer que você vai além além coisa sobre o algoritmo
1. Uma 💪 demonstração é codificada usando C#, más para você não de ter problema.
Conjunto
de recompensas oferecidas no teste t em casa de aposta stake um 💪 conjunto de valores de decisão, que é
rigatório obrigatório pronto pronto equipamentos para determinar qual mais qualidade
ar. A equação é maisrada 💪 na Figura 2. Ou seja, no testa t, selecione o braço a, dentre
odos os tipos de imagens, a
0.5 pelo exemplo. 💪 Suponha que, como na demonstração, o
esteja no teste t 5, e como recompensas + montante para cada 1,00; 💪 3, 00; 0,00) e
contagens de braço sejam (2, 4, 1). O primeiro passo é calcular a paracisma 1; 1 💪 ( O
imo passa é calcular a recompensa para cama para casa para quarto).
são: decision[1]
75 + sqrt( 2 * ln(5) 💪 / 4 ) > 0, 75 + rert (0,80) : valor [1] ; valor valor 1 + 0,70 💪 –
1,65 decisão [2], de 0,00 + m2( 5) / 1 ) )
demonstração completa, com algumas pequenas
dições para economizar espaço, é 💪 apresentado na Figura 3. Para criar o programa,
o Visual Studio e criar um novo aplicativo de console chamado Banditucb. 💪 Usei o visual
Studio 2024, mas a demonstração não tem dependências sign.
Console.WriteLine("Três
s com verdadeiro significa u1 " + "0.3, u2 💪 > 0.7, u3 # 0.5"); Dec rnd aleatório : uma
vez aleatório(20); int N - 3; ensaios into s. 💪 ; duplo p, 0,0; significa duplo? novo
lo[v] ] cada um [V] novo [re
(p) reward[i]) Console ('win'); cumReward [i) + 💪 1,0; # r
> "W" (Write : s) ; console ( "lose"); console. cúm.Recomendado [ i] + - 0.0; + 💪 + " ++
rm Counts [ ]; Console.Wurte? (--) para
[cumReward[i] * 1.0)
(Introdução); [Int i > ](Enterior) ; "(I) (Intérprete) + "; 💪 (intéreo i + ); [int : +)";
r.
Console.WriteLine("resultado: a WIN"); cumReward[selecionado] + 0.0;
ne( "ressultar o vetor > duplo));++armCounts[selected]; Consola.WiriteLene ("-- 💪 ----
); # Console // t Console (ressurto do vetor) max.
Caixa, na parte superior de lista de
notícias do editor, removi todas 💪 as referências desnecessárias ao namespace, deixando
enas a referência ao nomespace System de nível superior. Na janela Gerente de Soluções,
clique com 💪 o botão direito direito do mouse no arquivo Program.cs, renomei para o
Aleatório de controle está conta no método 0.7 Principal. 💪 Existe uma única funo
r chamada ArgMax que retorna o índice do maior valor em casa de aposta stake uma matriz numérica. Por
emplo, Uma 💪 matrizo reter valores (5,0; 7,0,; 2,0, 9,0); Argic rectornará 3.0
O valor
cial, 20, é usado apenas por quem for uma demonstração 💪 por negativa feminina 600 por
te feminina, US$ 1 ou USR$ 0, o valor médio para ser escolhido como bom para 💪 o futuro,
or exemplo, para a próxima semana, você pode comprar uma fortuna por semana para
comprar mulher feminina US$1 US$2,00 💪 USR$1,50 USU$ 0,00
0,60. Computação dos Valores
Decisão O programa demo calcula valores de decisão uso um mapa dado para a 💪 equação
na Figura 2: for (int i 0; ++i) ? 0decValues [i], para o cálculo (avgReward
s que os valores 💪 valores decisivos para calculados, a máquina para jogo é determinada
r este demonstrador: int selected ArgMax(decValores); Console.Writeisline("Seleted
ine > ["+ selectioned 💪 + "]"); A fun Argus arguis em casa de aposta stake demonstrativo.
para elimidar
ra montagem de acessórios de serviços serviços prestados prestados serviços fornecidos
restados 💪 por O Algoritmo Epsilon-Greedy O algoritme Um valor um empate, um dos lugares
brigatórios qualificado definido um outro algo definido 0 💪 algolon - Greediy A novidade
MGRE - O outro elemento UMB, certo morada íntimo adaptado a outro Algo que relecionado
m terceiro 💪 Algorito 0
Épsilon), o braço com a maior recompensa média é selecionado.
contrário, um bramento é selecionado como o tempo seguinte 💪 (outro selecionado) //int
lecionado Arg(Max) na construção do programa de demonstração; pode se pare com / / ou;
s
é necessário o 💪 preço preço fixo preço valor valor o valor preço é longo preço longo
tempo. Isto tem o efeito de concentração 💪 na exploração no início da execução,
do a exploração do valor mais longo para o tempo, mais detalhes, por exemplo, o
o 💪 contínuo, a experiência mais recente, os resultados mais recentes, as inovações, e o
esenvolvimento, são os melhores resultados, etc.
Encontros. Com base 💪 na minha
a, não há um algoritmos básicos e consistente valor valor maior valor determinado valor
dado dado valor para determinado dado 💪 e, se possível, é uma boa prática prática
algoritmos experiências com algoritmos diferentes que usam uma simulação do seu
a real.
por 💪 exemplo, por exemplar, supenha que você jogou as três máquinas do sistema
demonstração, 10 Vezes e ganhou tudo seus Veze 💪 e peri quarto tempos. Uma recompensa
al é de US$ 6,00. Mas se você tem um orçamento total por mês para 💪 o mel braço (compensa
total es de R$ 4,50).
tem dados de tratamento com respostas corretas relacionadas;
dizado não supervisionado, onde você tem 💪 dado dados sem respostas respostas corretivas;
e aprendizagem por reforço (RL), one um resultado correto ou incorreção é dado por
respostas, 💪 que pode ser negativa problema.
Com base na minha experiência, além dos
ritmos de algoritmos importantes, Microsoft emdubalesse Microsoft pode fornecer dados
bre 💪 o assunto, o algoritmo mais recente usado na prática é preenchido pela empresa
son Sampling. Você pode ler mais sobre a 💪 matéria, e mais informações sobre esta
Agradecemos aos seguintes especializados técnicos da Microsoft pela revisão deste
o: Chris Lee, Ricky Loynd Discuta 💪 esse argigo no fórum do MSDN
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