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什么是湯普森采樣（Thompson Sampling）

湯普森采樣（Thompson Sampling），也稱為后驗(yàn)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(shí)以概率方式平衡探索和利用。

探索-利用問題是多臂老虎機(jī)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(yàn)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(jìn)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(guān)系。

湯普森采樣的工作原理如下：

對每個(gè)選擇（老虎機(jī)的臂）設(shè)定一個(gè)概率模型，描述其可能的回報(bào)。通過過去的實(shí)驗(yàn)結(jié)果更新這些概率模型。在每個(gè)決策點(diǎn)，從每個(gè)選擇的概率模型中抽取一個(gè)樣本，選取樣本回報(bào)較高的選擇。根據(jù)新的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，再次更新概率模型。

這個(gè)過程會不斷迭代，隨著實(shí)驗(yàn)的進(jìn)行，概率模型會越來越接近真實(shí)的回報(bào)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(qiáng)化學(xué)習(xí)中的應(yīng)用

湯普森采樣在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中也有廣泛的應(yīng)用。強(qiáng)化學(xué)習(xí)同樣面臨探索-利用問題，即如何在環(huán)境反饋的基礎(chǔ)上改善策略。湯普森采樣為此提供了一種有效的方法。

在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，湯普森采樣可以結(jié)合使用值迭代、策略迭代等方法來進(jìn)行策略優(yōu)化。通過更新和維護(hù)每個(gè)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(jìn)策略。

此外，湯普森采樣還可以應(yīng)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。