一、湯普森采樣推薦
湯普森采樣是一種概率分布采樣方法,可以用于從一組已知的概率分布中生成一個隨機(jī)變量,湯普森采樣的方法在生成離散和連續(xù)的概率分布時都非常有效,常用于生成文本和音頻數(shù)據(jù)等。另外,該方法還能應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)模型的權(quán)重參數(shù)隨機(jī)初始化。
import numpy as np def thompson_sampling(probabilities): """ 使用湯普森采樣算法從一個子集中選擇一個項(xiàng) :param probabilities: [N] 概率分布 :return: int32 隨機(jī)選擇的項(xiàng) """ N = probabilities.shape[0] sample = np.zeros([N]) for i in range(N): sample[i] = np.random.beta(1+probabilities[i], 1+sum(probabilities)-probabilities[i]) return np.argmax(sample)
二、湯普森采樣的定義
湯普森采樣即 Thompson Sampling,是一種用于解決多臂賭博機(jī)問題的隨機(jī)策略,最初是由它的名字命名的 (Thompson, 1933)。在多背景的情況下,每個背景被視為一臺老虎機(jī) ( multi-armed bandit(MAB) ) ,它的目標(biāo)是通過選擇最好的臂來最大化回報(bào) (例如,最大化利潤或最小化損失)。大部分時間里, MAB 問題是無法精確地解決的,因?yàn)榄h(huán)境會引入噪聲或者隨機(jī)事件,而這樣的噪聲或者隨機(jī)事件可能會使我們選擇錯誤的臂。湯普森采樣法解決這個問題的做法十分簡單:在每一次要取樣時使用當(dāng)前的信仰(Belief)的隨機(jī)樣本挑選臂,然后觀察選擇的這個臂的獎勵。
三、湯普森采樣 d2d
湯普森采樣的 d2d (dueling to dueling) 策略在解決多臂賭博機(jī)問題時非常有用。他對經(jīng)驗(yàn)回放和步長(learning rate)自適應(yīng)有非常好的效果,使模型更快地逼近最優(yōu)解。而在實(shí)踐中,其還具有非常好的收斂速度。
def generate_action(self, state): """ 生成一個新的動作,并把它添加到接口的隊(duì)列中。 @param state: 當(dāng)前狀態(tài) return: 選擇的動作,或者空列表,如果沒有動作選擇的話. """ # 我們使用極度社交學(xué)習(xí)算法, 湯普森采樣 # 用經(jīng)驗(yàn)回放增強(qiáng)策略. self.epsilon = self.options.init_epsilon if np.random.uniform() < self.epsilon: return self.env.action_space.sample() # 獲取當(dāng)前狀態(tài)的初始化 state = np.atleast_2d(state) h = self.bh_net.predict(state) p = self.bp_net.predict(h) # 隨機(jī)選擇一個合法的動作. action = thompson_sampling(p[0]) return action
四、湯普森采樣應(yīng)用
湯普森采樣在解決多臂賭博機(jī)問題以及適用于哪些分布是常見問題,在如何使用該算法方面,需要有經(jīng)驗(yàn)或者閱讀相關(guān)文獻(xiàn)。
五、湯普森采樣結(jié)合遺傳算法
遺傳算法 (Genetic Algorithm, GA) 是對進(jìn)化論理論模型的應(yīng)用,用于解決搜索和優(yōu)化問題。通常情況下,它涉及一個族群(population) 的可行解, 然后找到它們中最適宜的個體群。在每一個新的進(jìn)化 (每代) 的過程中,遺傳算法使用種群中的個體產(chǎn)生新的,歐足聯(lián)的后代,遺傳算法在重復(fù)執(zhí)行過程中逐漸逼近最優(yōu)解。與湯普森采樣結(jié)合起來,我們可以兼顧全局搜索和局部尋優(yōu),加速收斂速度。
from numpy.random import seed from numpy.random import rand from numpy.random import randint # 梅森旋轉(zhuǎn)素?cái)?shù)種子, 用于自動生成隨機(jī)數(shù) seed(1) # 初始化測試的母體族群 # 母體種群大小. pop_size = 100 # 每個個體基因個數(shù) num_parents = 2 # 基因長度 num_gen = 10 # 獲取一個隨機(jī)個體 def init_pop(population_size, n_genes): """ 初始化種群 :param population_size: 種群大小 :param n_genes: 每個個體的基因個數(shù) :return: 種群數(shù)據(jù) """ return rand(population_size, n_genes) # 湯普森采樣算法的配套函數(shù) def roulette_wheel_selection(population, fitness): """ 選擇最優(yōu)的個體群. @param population: 種群。 @param fitness: 評價(jià)函數(shù)。 @return: 最優(yōu)個體。 """ total_fitness = np.sum(fitness) rel_fitness = fitness / total_fitness # 生成一個輪盤 wheel = np.zeros(rel_fitness.shape) wheel[0] = rel_fitness[0] for i in range(1, rel_fitness.shape[0]): wheel[i] = wheel[i-1] + rel_fitness[i] # 用輪盤選擇父母 parents = np.zeros([2, population.shape[1]]) for i in range(2): rand_val = np.random.rand() for j in range(wheel.shape[0]): if rand_val < wheel[j]: parents[i, :] = population[j, :] break return parents
六、湯普森采樣打標(biāo)
在語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域,我們通常需要為一些大規(guī)模語料庫建立標(biāo)簽。湯普森采樣可以用于在大規(guī)模數(shù)據(jù)上快速生成標(biāo)簽。具體地,可對數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)采樣,然后依據(jù)所選數(shù)據(jù)類別的分布,使用湯普森采樣來生成標(biāo)簽。而對于那些被人工標(biāo)記過的數(shù)據(jù),可以將它們放在湯普森采樣的一個子集中,這樣我們可以放心地使用湯普森采樣算法生成標(biāo)簽。
七、湯普森采樣 冷啟動
新產(chǎn)品上線,往往需要大量的數(shù)據(jù)來滿足其訓(xùn)練需求,這時候,我們不可能從現(xiàn)有的平穩(wěn)數(shù)據(jù)中進(jìn)行采集。湯普森采樣可以用于快速生成樣本,解決新產(chǎn)品冷啟動問題。新產(chǎn)品啟動過程中,我們可以從探索平臺上隨機(jī)抽取樣本,然后依據(jù)所選樣本類別分布,使用湯普森采樣算法來生成新樣本。這樣可以大大加快新產(chǎn)品上線的時效性和成功率。
八、湯普森采樣算法
湯普森采樣算法是一種隨機(jī)策略,通過估計(jì)每個動作的價(jià)值,找到每一條能夠使獎勵最大化的選擇路徑。具體采取貝葉斯方法估計(jì)每個動作的期望獎勵,然后采用此期望獎勵來做出決策。該算法在像廣告推薦、自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域的應(yīng)用方面非常有效。
九、湯普森采樣 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
湯普森采樣 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是一種將深度學(xué)習(xí)和湯普森采樣技術(shù)結(jié)合起來的算法,能夠讓深度學(xué)習(xí)模型更快地學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。它使用的基本思想是,在模型訓(xùn)練過程中對參數(shù)使用湯普森采樣,這些采樣樣本用于表示參數(shù)梯度的先知信息。當(dāng)使用這個算法的時候,我們需要仔細(xì)地調(diào)節(jié)模型的超參數(shù),才能使之取得最優(yōu)的訓(xùn)練結(jié)果。
十、湯普森采樣算法 推薦
在實(shí)際工作中,如何合理地評估與選取最佳的推薦策略是非常重要的。湯普森采樣可以讓我們充分利用已經(jīng)有的數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)最佳的推薦策略。湯普森采樣算法的真正本質(zhì)是使我們從可能性分布中得到一些概率值,在這個基礎(chǔ)上做出決策。