أساليب محاكاة مونت كارلو
Monte Carlo
أساليب حسابية تعتمد على التكرار المكثف لعمليات المعاينة العشوائية لحل مسائل رياضية معقدة بالتقريب الإحصائي.
Monte Carlo
تُرجم أيضاًالمحاكاة القائمة على العينات العشوائية المتكررة، الحساب الاحتمالي التجريبي التقريبي، مونت كارلو
أول ظهور في هذه المجموعة: توسيع قانون الأعداد الكبيرة ليشمل الكمّيات المترابطة (1906)
يظهر في هذه الأوراق
- الأساليب غير المتزامنة للتعلُّم المعزَّز العميق2016في السماء ✦
- إتقان لعبة غو باستخدام الشبكات العصبية العميقة والبحث الشجري2016في السماء ✦
- الأمثَلة البايزية التطبيقية لخوارزميات التعلم الآلي2012في السماء ✦
- DeepAR: التنبؤ الاحتمالي باستخدام الشبكات التكرارية الذاتية الانحدار2020في السماء ✦
- التحكم المستمر في الأبعاد العالية باستخدام تقدير الأفضلية المعمَّم2016في السماء ✦
- الاسترخاء العشوائي وتوزيعات غيبس والاستعادة البايزية للصور1984في السماء ✦
- توسيع قانون الأعداد الكبيرة ليشمل الكمّيات المترابطة1906في السماء ✦
- حسابات معادلة الحالة باستخدام الحواسيب السريعة1953في السماء ✦
- طريقة مونتي كارلو1949في السماء ✦
- طرق مُتَّجَه ميل السياسة في التعلُّم المعزَّز مع تقريب الدوال1999في السماء ✦
- خوارزميات إحصائية بسيطة لتتبُّع التدرُّج في التعلُّم بالتعزيز للشبكات العصبية1992في السماء ✦
- التعلُّم بالفرق الزمني و TD-Gammon1995في السماء ✦
- التعلُّم بالتنبؤ عبر أساليب الفارق الزمني1988في السماء ✦