图表4 用DQN玩Atari中的Space Invader小游戏,图源:台大李宏毅机器学习 但是DQN在斗地主的应用中同样存在动作空间过大的问题,使用DQN会导致结果估计和机器运算时间过长;而且斗地主的奖励稀疏(sparse reward)问题会导致DQN的收敛速度大大降低。因此DQN也不适用于斗地主游戏。 You(2019)将DQN、A3C,与RHCP(递归拆牌Recur...
该算法在不借助任何人类知识的情况下，通过自我博弈学习，在几天内战胜了所有已知的斗地主打牌机器人，并达到了人类玩家水平。相关论文已被国际机器学习顶级会议 ICML 2021 接收，论文代码也已开源。同时，论文作者开放了在线演示平台供研究者和斗地主爱好者体验。论文链接：https://arxiv.org/abs/2106.06135GitHub 链...
虽然个人一般没有这个计算资源,但对大多数做机器学习相关的实验室来说,这算是非常小的开销了。相信很多读者都能基于DouZero的代码快速实验。 加强蒙特卡罗算法 标准的蒙特卡罗算法只能处理离散的情况,但斗地主的状态和动作空间都非常大,普通的蒙特卡罗算法不能直接用。这里我们给它做些加强来应对斗地主: 把Q表格换成神...
团队创新性地将传统的蒙特卡罗方法(即我们初高中课本中常说的「用频率估计概率」)与深度学习相结合,并提出了动作编码机制来应付斗地主复杂的牌型组合。 该算法在不借助任何人类知识的情况下,通过自我博弈学习,在几天内战胜了所有已知的斗地主打牌机器人,并达到了人类玩家水平。相关论文已被国际机器学习顶级会议 ICML ...
该算法在不借助任何人类知识的情况下,通过自我博弈学习,在几天内战胜了所有已知的斗地主打牌机器人,并达到了人类玩家水平。相关论文已被国际机器学习顶级会议 ICML 2021 接收,论文代码也已开源。同时,论文作者开放了在线演示平台供研究者和斗地主爱好者体验。
该算法在不借助任何人类知识的情况下,通过自我博弈学习,在几天内战胜了所有已知的斗地主打牌机器人,并达到了人类玩家水平。相关论文已被国际机器学习顶级会议 ICML 2021 接收,论文代码也已开源。同时,论文作者开放了在线演示平台供研究者和斗地主爱好者体验。
绝杀!——(DouZero、机器学习、深度学习、强化学习) 58.4万 1803 5:55 App 建议改成:挂逼斗地主 8090 2 7:42 App 斗地主卡房2打1,日入300+ 1549 2 29:24 App 强化学习应用之全自动JJ斗地主,半小时实录! 10.1万 23 3:21 App 能开发斗地主小程序吗?这事不敢干啊,一旦出事程序员真跑不了 1023 -...
该算法在不借助任何人类知识的情况下,通过自我博弈学习,在几天内战胜了所有已知的斗地主打牌机器人,并达到了人类玩家水平。相关论文已被国际机器学习顶级会议 ICML 2021 接收,论文代码也已开源。同时,论文作者开放了在线演示平台供研究者和斗地主爱好者体验。
作为机器学习和数据挖掘方向的在读博士,用强化学习算法从零开始学打斗地主,是查道琛在工业界的首次尝试。除了理论研究,他还是RLCard、DouZero等斗地主AI相关开源软件包的作者。在斗地主AI研究不断推进过程中,查道琛也找到了自己的目标方向——他想做出“被人看到”的研究。
该算法在不借助任何人类知识的情况下,通过自我博弈学习,在几天内战胜了所有已知的斗地主打牌机器人,并达到了人类玩家水平。相关论文已被国际机器学习顶级会议 ICML 2021 接收,论文代码也已开源。同时,论文作者开放了在线演示平台供研究者和斗地主爱好者体验。