什么是湯普森采樣（Thompson Sampling）
湯普森采樣（Thompson Sampling），也稱為后驗采樣或概率匹配，是一種用于在線決策問題的啟發(fā)式方法，特別適用于處理探索-利用問題。它是根據(jù)貝葉斯概率原理，以概率的形式描述不確定性，并在行動選擇時以概率方式平衡探索和利用。
探索-利用問題是多臂老虎機問題的核心，即如何在確定優(yōu)異策略（優(yōu)異臂）的過程中平衡探索（試驗所有可能的選擇以獲取更多信息）和利用（根據(jù)已有的信息進行優(yōu)異選擇）。湯普森采樣正是通過概率匹配原則，來平衡這種探索和利用的關系。
湯普森采樣的工作原理如下：
對每個選擇（老虎機的臂）設定一個概率模型，描述其可能的回報。通過過去的實驗結果更新這些概率模型。在每個決策點，從每個選擇的概率模型中抽取一個樣本，選取樣本回報較高的選擇。根據(jù)新的實驗結果，再次更新概率模型。這個過程會不斷迭代，隨著實驗的進行，概率模型會越來越接近真實的回報情況，從而更有效地找到優(yōu)異選擇。
延伸閱讀
湯普森采樣在強化學習中的應用
湯普森采樣在強化學習中也有廣泛的應用。強化學習同樣面臨探索-利用問題，即如何在環(huán)境反饋的基礎上改善策略。湯普森采樣為此提供了一種有效的方法。
在強化學習中，湯普森采樣可以結合使用值迭代、策略迭代等方法來進行策略優(yōu)化。通過更新和維護每個狀態(tài)-行動對的概率模型，湯普森采樣能夠根據(jù)環(huán)境反饋有效地改進策略。
此外，湯普森采樣還可以應用于模型選擇、超參數(shù)優(yōu)化等問題，是一種非常通用的決策策略。
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