Language
Country/Area
No result found
从1933年到今天：汤普森抽样如何影响现代机器学习？
汤普森抽样（Thompson Sampling），以威廉·R·汤普森的名字命名，又称为贪婪决策的两难解法，最早于1933年提出。它作为一种线上学习和决策的方法，旨在解决多臂赌博问题中的探索-利用（exploration-exploitation）困境。这种方法在当今机器学习、大数据及自动化决策中发挥了越来越重要的角色。
汤普森抽样的基本概念
汤普森抽样的核心在于，根据随机抽样的信念来选择行动，使得所选行动最大化预期报酬。具体来说，在每一回合中，玩家会获得一个上下文，并选择一个行动，随后根据这个行动的结果获得报酬。这一过程的目的是最大化累积的报酬。
汤普森抽样的优势在于它使用后验分布来表达对不同行动的信任，从而在探索新行动与利用已知行动之间找到平衡。
历史背景
汤普森抽样自1933年首次提出以来，先后有多个独立的研究团队重新发现了这一概念。 1997年，对于「多臂赌博问题」的收敛性质进行了首次证明。随后，汤普森抽样在马可夫决策过程（Markov Decision Processes）中的应用于2000年被提出，并在随后的研究中发现其具有快速自我修正的特性。 2011年，更是发表了对于情境赌博（contextual bandits）的渐近收敛性结果，证明了汤普森抽样在各类线上学习问题中的应用潜力。
汤普森抽样如何影响现代机器学习
在现代机器学习中，汤普森抽样的应用范围包罗万象，从网站设计中的A/B测试到在线广告的优化，再到去中心化决策的加速学习，无所不包。由于其能有效平衡探索和利用的需求，汤普森抽样特别适合应用于不断变化的环境中。例如，在广告投放中，企业越来越依赖汤普森抽样来确保最佳广告的选择。
随着数据的激增和需求的变化，汤普森抽样的灵活性和效率让它在线上学习和决策系统中变得不可或缺。
与其他策略的关联
概率匹配
概率匹配是一种决策策略，根据类别基率进行预测。在这种策略中，模型对正负样本的预测与其在训练集中的比例相匹配。汤普森抽样在一定程度上也能视为一种概率匹配的扩展，因为它考虑了不同选择的预期报酬。
贝叶斯控制规则
贝叶斯控制规则是汤普森抽样的进一步推广，允许在多种动态环境中进行行动选择。这一方法强调了学习过程中因果结构的获取，帮助代理在行为空间中找到最佳的决策路径。
上置信界（UCB）算法
汤普森抽样和上置信界算法有着相似的基本特性，两者都倾向于给予具有潜在最佳性行动以更多的探索。这一特性使得两者在理论上的结果可以相互推导，从而形成更为综合的后悔分析。
未来的展望
随着AI技术的进步，汤普森抽样的演化仍在持续进行。未来，这一策略可能会与深度学习等其他技术融合，进一步提高智能系统的决策能力。此外，随着计算资源的增强和实际应用场景多样化，汤普森抽样的具体实践方式也将不断演变。
汤普森抽样无疑是探索行为与最佳决策之间的重要桥梁，那么在未来的机器学习中，我们又将面临哪些挑战和机遇呢？
