德州扑克的ai我认为是在所有当前的ai研究中极为特殊的一个:德州ai的思路有非常多,而且都可以达到至少还不错的水准(比如一直风靡扑克竞技玩家圈的cfr (Counterfactual Regret Minimization) 算法,cfr算法的超级魔改版本“冷扑”Libratus[1],使用了深度神经网络的deepstack[2],fictitious play[9], 使用了deeplearning+自...
而在AlphaGO打败柯洁的同年,德扑AI DeepStack和Libratus也先后在 “一对一无限注德州扑克” 上击败了职业扑克玩家,在不完全信息博弈中做出了里程碑式的突破,而他们所采用的的核心算法就是Counterfactual Regret Minimization(CFR)。 1. Regret Matching 1.1算法原理 CFR算法的前身是regret matching算法,在此算法中,智能体...
来自加拿大和捷克的几位计算机科学研究者近日在 arXiv 上贴出论文,介绍了一种用于不完美信息(例如扑克)的新算法,DeepStack 结合使用循环推理来处理信息不对称,使用分解将计算集中在相关的决策上,并且使用一种深度学习技术从单人游戏中自动学习的有关扑克任意状态的直觉形式。研究者在论文中称,在一项有数十名参赛者进行...
你需要考虑利用一些数据结构来标识这些状态信息(这一点,我已经在吴昊品游戏核心算法 Round 15之吴昊教你玩德州扑克中做到了,方法就是位标识存储),以下就是利用位/字节对如下信息的一些存储(更好的存储方式,本文留给了读者自己去想) 花色(suit)是在0—3范围的整型变量,梅花=0,方块=1,红心=2,黑桃=3 点数(rank...
在上个月举行的单挑无限注德州扑克（ heads-up no-limit hold’em）人机对战中，由卡耐基梅隆大学研发的AI程序Libratus以每100手14倍大盲（译者注：缩写为14bb/100，意为玩100手牌，平均能赢对手14倍大盲注）完胜世界级人类玩家团队，震惊所有在场人员。比赛共打12万手，最后Libratus赢得了1,776,250个筹码，近90...
在AlphaGo战胜柯洁的同一年，德扑AI DeepStack和Libratus先后在“一对一无限注德州扑克”中击败了职业扑克玩家，实现了不完全信息博弈的突破，而它们所采用的核心算法就是Counterfactual Regret Minimization(CFR)。1. Regret Matching CFR算法的前身是regret matching算法，在此算法中，智能体的动作是随机选择的...
AI算法和博弈论,这两个交叉点还是有一点难度的。 先从博弈论开始。 大家需要对GTO/纳什平衡有一个初期的理解。在德州扑克,翻硬币,剪刀石头布这类游戏里面,纳什平衡点的定义是:如果双方都在用一个比较好的战略,任何一方做出调整结果都会更糟糕,也就是存在一个平衡点,使得两个人都不能再进步。
所以一个好的算法就要求，基于别人已有策略得到的新策略尽可能地少被别人利用(low exploitability)。这次的游戏是Head-up unlimited Texas Hold'em，直译过来是两人无限注德州扑克。所谓两人就是一对一的零和游戏，不是多人游戏。所谓无限注，就是在加筹码的时候可以任意加（比如著名的把全部筹码都押上的All ...
一种基于虚拟遗憾最小化算法的德州扑克AI训练方法.pdf,本发明涉及一种基于虚拟遗憾最小化算法的德州扑克AI训练方法,包括以下步骤:1)获取私人手牌信息和游戏展示信息,进行游戏特征抽象;2)基于玩家历史游戏日志,建立针对该玩家的策略预测神经网络模型;3)采用虚拟遗憾最
蒙特卡洛树搜索算法(MCTS)在完全信息博弈领域内的诸多成功展示了其非凡的探索和学习能力,也证明了有选择性的搜索和规划在复杂环境中的必要性.虽然这些成功的案例中的一部分已经被扩展到非完全信息博弈的领域中,但目前它们还不能达到和那些优秀的博弈论算法相同水准的实际表现或理论收敛保证.在德州扑克这样的规模较大的...