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(gè)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(shí)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(gè)子集中選擇一個(gè)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(gè)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(shí)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(cuò)誤的臂。湯普森采樣法解決這個(gè)問題的做法十分簡單：在每一次要取樣時(shí)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(gè)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(shí)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(gè)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(gè)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(gè)族群(population) 的可行解, 然后找到它們中最適宜的個(gè)體群。在每一個(gè)新的進(jìn)化 (每代) 的過程中，遺傳算法使用種群中的個(gè)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(gè)個(gè)體基因個(gè)數(shù)
num_parents = 2

# 基因長度
num_gen = 10

# 獲取一個(gè)隨機(jī)個(gè)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(gè)個(gè)體的基因個(gè)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(gè)體群.
        @param population: 種群。
        @param fitness: 評價(jià)函數(shù)。
        @return: 最優(yōu)個(gè)體。
    """
    total_fitness = np.sum(fitness)
    rel_fitness = fitness / total_fitness
    # 生成一個(gè)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(gè)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(shí)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(shí)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(gè)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(gè)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(gè)算法的時(shí)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(gè)基礎(chǔ)上做出決策。