本文主要講解三部分：背景介紹

蒙特卡洛方法介紹

結(jié)果展示

背景介紹

這一小節(jié)我們簡要介紹一下引出蒙特卡洛方法的實(shí)際場景。

機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)中的圖像疊加文字識別需要大量的訓(xùn)練樣本，自動生成樣本(使用程序在背景圖片上疊加文字)是一種樣本的獲取方式。但色彩值(為了兼顧各方向的同學(xué)，原諒我用一個這么不專業(yè)的詞匯，此值可以是RGB到[0,1]區(qū)間的映射，讓它能代表顏色的性質(zhì))的選擇很重要，為了防止(控制)發(fā)生疊加文字與背景圖片的色彩值相近的情況發(fā)生，疊加文字的色彩值最好服從我們指定的概率分布。這樣就需要根據(jù)指定的概率分布來產(chǎn)生色彩值——蒙特卡洛方法擅長解決的問題。

蒙特卡洛方法介紹

蒙特卡洛方法的應(yīng)用場景很多，橫跨物理、金融、計算機(jī)。拿計算機(jī)科學(xué)來舉例，自然語言處理中的LDA模型，hinton較早提出的深度學(xué)習(xí)模型DBN都用到了蒙特卡洛方法。此文第一部分簡要介紹了實(shí)際問題，簡而言之蒙特卡洛方法就是生成樣本，即蒙特卡洛采樣。即根據(jù)某已知分布的概率密度函數(shù)f(x)f(x)，產(chǎn)生服從此分布的樣本XX。

下面首先介紹一種最簡單最易理解的蒙特卡洛方法——Accept-Rejection method(下文稱接受拒絕采樣)，然后給出這個方法的直觀解釋，最后證明方法的正確性。

其中

第二個等號中，條件期望的期望等于自身的期望；第四個等號由于U為0到1的均勻分布，F(X)=X

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的C语言蒙特卡洛,蒙特卡洛方法的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。