1 硬件要求Windows版本：Windows 7，Windows 8，Windows 10，Windows Server 12/16显卡版本：请对照NVIDIA提供的支持CUDA的显卡列表（CUDA GPUs）。显卡版本通过"系统属性-设备管理器-显示适配器"查看。（AMD的显卡不可以使用NVIDIA显卡的CUDA ）所有组件：Windows 7/8/10, Server 2012/2016 +
写来看的
主要上学期写NoGo的时候这个算法基本没写对这学期写Hex的时候，大概弄明白了之后就想简单记录一下（主要面向PKU的两门屑课的屑作业，说的就是你！计概！AI基础！主要是写给我的女孩看的，希望她能看懂，能会写，不要比别人差简单理解mcts算法基于很简单的蒙特卡洛算法，即随机撒点，利用概率期望收敛的原理来求近似精确解然后还要借助一个公式：UCB公式
更新2017.2.23有更新，见文末。MCTS与UCT下面的内容引用自徐心和与徐长明的论文《计算机博弈原理与方法学概述》：蒙特卡洛模拟对局就是从某一棋局出发，随机走棋。有人形象地比喻，让两个傻子下棋，他们只懂得棋规，不懂得策略，最终总是可以决出胜负。这个胜负是有偶然性的。但是如果让成千上万对傻子下这盘棋，那么结果的统计还是可以给出该棋局的固有胜率和胜率最高的着法。 蒙特卡洛树搜索通过迭代来一步步地
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2023-12-28 13:44:25
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Welcome to my blog,I`m interesting in WES7 and Windows programming skills.
原创
2010-07-16 11:11:35
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# MCTS算法：Java版实现
蒙特卡洛树搜索（MCTS，Monte Carlo Tree Search）是一种用于决策过程的算法，尤其适用于博弈类问题，如围棋、国际象棋等。MCTS通过随机模拟的方法来评估可能的决策，进而找到最佳策略。本文将介绍MCTS的基本原理，并给出Java版的简单实现代码示例，同时通过饼状图和旅行图来帮助理解。
## MCTS算法的步骤
MCTS主要包括以下四个步骤
原创
2024-10-15 06:34:29
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前面的几篇文章讲了webRTC中的语音降噪。最近又用到了基于MCRA-OMLSA的语音降噪，就学习了原理并且软件实现了它。MCRA主要用于噪声估计，OMLSA是基于估计出来的噪声去做降噪。类比于webRTC中的降噪方法，也有噪声估计（分位数噪声估计法）和基于估计出来的噪声降噪（维纳滤波），MCRA就相当于分位数噪声估计法，OMLSA就相当于维纳滤波。本文先讲讲怎么用MCRA和OMLSA来做语音降噪
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2024-09-13 15:46:40
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exynos 4412 时钟域CPU_BLK：内含Cortex-A9 MPCore处理器、L2 cache控制器、CoreSight(调试用)。CMU_CPU用于给这些部件产生时钟。DMC_BLK：内含DRAM内存控制器(DMC)、安全子系统(Security sub system)、通用中断控制器(Generic Interrupt Controller，GIC)。CMU_DMC用于给这些部件产
在控制文本情绪中，PPO-MCTS 在不损害文本流畅度的情况下，目标完成率比 PPO 基线高出 30 个百分点，在手动评测中的胜率也高出 20 个百分点。在一项最新的研究中
原创
2024-08-07 09:28:03
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马尔可夫链(Markov Chain)，又称为离散时间马尔可夫链，可以定义为一个随机过程Y，在某时间t上的任何一个点的值仅仅依赖于在时间t-1上的值。这就表示了我们的随机过程在时间t上具有状态x的概率，如果给出它之前所有的状态，那么就相当于在仅给出它在时间t-1的状态的时候，在时间t上具有状态x的概率。 如果可能的状态集S是有限的，那么，我们可以提供马尔可夫链的可视化表示结果，如下图所
MCRA1. 噪声谱估计（递归平均）2. 语音存在概率（最小值控制）2.1. 最小值跟踪2.2. 语音存在概率计算3.code & result 1，全称为最小值控制的递归平均，是cohen提出的一种常用的噪声估计方法，处理流程框图 2 如下 从命名上以及以上框图能看出来着个方法主要包含两个部分，噪声谱递归平均和最小值控制(跟踪)，下面分别看看这两个部分1. 噪声谱估计（递归平均）还是老
损失函数可以两大类：分类和回归。回归损失：1 L1loss L1损失L1损失，也称为平均绝对误差MAE，简单地说就是计算输出值与真实值之间的绝对值大小。这种度量方法在不考虑方向的情况下衡量误差大小。和MSE的不同之处在于，MAE需要线性规划这种复杂的工具来计算梯度。同时 MAE对异常值更加稳健，因为他不需要平方。2 SMOOTHLossL1Loss的平滑版，如果绝对值误差低于1则使用平方项的标准，
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2023-07-03 21:42:33
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https://zhuan
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2022-09-19 10:25:36
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在本文中，我们以rStar为例，从代码级别的角度，给出了o1（可能的）实现框架中Inference这块积木的一个实现方法。有
原创
2024-10-29 16:02:29
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强化学习（八）：Dyna架构与蒙特卡洛树搜索MCTS 在基于表格型强化学习方法中，比较常见的方法有动态规划法、蒙特卡洛法，时序差分法，多步引导法等。其中动态规划法是一种基于模型的方法（Model-based），因为它的前提是必须要知道所有状态和动作以及奖励的分布；后面的几种方法则是基于采样的方法，试图让智能体通过与环境交互来获得经验，从经验中推出相关的策略。因此本节对相关内容进行一个简单的总结，
原创
2022-12-22 03:32:26
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蒙特卡罗树搜索（MCTS）一种基于树结构的，在搜索空间巨大时仍有效的方法（区别于极大极小搜索和Alpha-Beta搜索）1.思想：将搜索树集中在更值得搜索的分枝上，如果某个着法不错，蒙特卡罗树会将其拓展的很深，反之就不去拓展。2.优点蒙特卡罗树搜索结合了广度优先搜索和深度优先搜索，故该方法在搜索空间很大时，仍能找到最优解。蒙特卡罗树搜索利用其快速走多子模拟可以进行一个近似的局面评估。3.原理蒙特卡
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2024-05-22 22:58:29
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蒙特卡罗方法、蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）初探
原创
2022-12-21 09:38:55
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Github地址：https://github.com/facebookresearch/LaMCTS知乎原
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2021-07-27 11:36:01
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告别 “猜 bug”：TreeMind 用 LLM+MCTS 破解 Android 不完整报告复现难题1. 一段话总结为解决Android bug报告（尤其不完整报告与高复杂度UI场景）自动复现的挑战——现有RL方法（如ReproBot）语义理解弱、LLM途径（如AdbGPT、ReBL）缺乏全局规划 ...
# Python简单实现蒙特卡洛树
蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）是一种广泛应用于决策过程的算法，尤其在游戏AI中（如围棋、国际象棋等）的应用尤为显著。MCTS通过模拟游戏进行大规模的决策树搜索，以选择最佳的策略。这篇文章将简单介绍MCTS的基本原理，并通过Python代码示例实现一个简单的MCTS算法。
## MCTS的基本原理
MCTS主要由四
原创
2024-10-09 04:12:49
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# 蒙特卡洛树搜索（MCTS）和它的Python实现
蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）是一种决策过程中的启发式搜索算法，特别适用于在复杂状态空间中寻找最优决策。在人工智能领域，MCTS 着重于利用概率统计的方法来探索可能的决策路径，从而评估可行的策略。本文将介绍 MCTS 的原理、基本流程，并通过 Python 实现一个简单的示例。
## 一、MCT
