深度学习花书学习笔记 第十七章 蒙特卡罗方法

这个方法最初见到就是alpha go中使用的，后面会有专门介绍alpha go的文章,这里预留一个链接的地方：

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随机算法粗略的分为两类：拉斯Vegas 和蒙特卡罗算法，前者代表精确算法，后者代表近似算法。名字的由来大概都是和赌场有关。

采样和蒙特卡罗方法

这里主要介绍采样的必要性和蒙特卡罗方法的合理性。

 

重要采样

通过在最优条件下的采样

马尔科夫链蒙特卡罗方法

类似拓扑排序的方式，从一端不断采样至结束，同时分布式采样。就是一个不断磨合的过程，通过多次的概率运算得到。最终期望保留最高的概率值。这里有个疑问，为什么不在运行了数次后，直接取当前概率最高的值，设置其为1

Gibbs采样

同时采样的一个技术，只要条件独立的变量就可以同时采样

不同的峰值之间的混合挑战

不同峰值很难，可以通过回火的方式减少难度。