Nash Q-Learning算法是将Minimax-Q算法从零和博弈扩展到多人一般和博弈的算法。在Minimax-Q算法中需要通过Minimax线性规划求解阶段博弈的纳什均衡点,拓展到Nash Q-Learning算法就是使用二次规划求解纳什均衡点,具体求解方法后面单独开一章讲解。Nash Q-Learning算法在合作性均衡或对抗性均衡的环境中能够收敛到纳什均衡点...
Nash Q-Learning算法 是将Minimax-Q算法扩展到多人一般和博弈场景。它使用二次规划求解纳什均衡点，适用于合作或对抗环境。然而，算法的收敛性依赖于每个状态的阶段博弈中存在全局最优点或鞍点，这在实际应用中可能不易满足。Friend-or-Foe Q-Learning算法（FFQ） 则是Minimax-Q算法的进一步拓展，旨在处理...
首先，让我们聚焦于Minimax-Q算法，它专为零和博弈设计，但其背后隐藏着计算复杂性和对对手独立性的依赖。这就像一场零和游戏中，一方的胜利建立在另一方的损失之上，挑战在于如何在有限的计算资源下，找到最佳策略。然而，Nash Q-Learning则将我们带入更广阔的博弈领域，它追求全局最优点，但代价是计算...
MiniMax 互联网 A轮 职位关闭 智驾语义SLAM算法工程师(两个方向需求) - K· 薪 某知名互联网公司 职位详情 上海 3-5年 本科 深度学习 机器学习 大模型算法 多模态算法 搜索算法 Python 职位描述 研发超大规模多模态模型,进行极致的系统优化,并将多模态大模型应用于图像/视频的生成创作、图表理解生成、逻辑推理等...
算法工程化经验 Go 职位描述 1、负责AI相关模块的服务开来自BOSS直聘发和维护工作; 2、负责基于大模型的大规模分布式算法服务系统设计; 3、基于大模型的算法能力支撑工具链设计与完善; 4、复杂业务的底层算法工程能力设计与开发; 5、大规模计算资源稳定性治理; 职位要求 1、硕士及以上学历,3年以上AI相关研发经验,...
摘要 本文研究了半无限minimax问题.利用积极集识别技术结合非单调有限记忆序列二次规划(SQP)方法来求解半无限minimax问题.在适当的条件下证明了算法的收敛性.数值结果表明新算法在降低求解规模和迭代次数等方面均优于采用Armijo... 关键词极大极...
MiniMax A轮 100-499人 互联网 查看全部职位 微信扫码分享 职位描述 推荐系统相关经验 TensorFlow/PyTorch Hadoop/Hive/Spark 搜索相关经验 深度学习经验 Python 职位描述 1、负责或参与海外产品的业务推荐算法工作,和产品、运营等团队紧密合作,深度理解推荐业务发展,制定算法策略促进产品增长; ...
职位描述 负责MiniMax相关底层算法能力的应用实践和落地,包括但不限于: 1、针对需求场景,利用底层算法能力生成解决方案; 2、针对具体的需求场景,量化算法能力; 3、基于底层算法能力,搭建适配的通用解决架构; 4、具体应用场景的应用开发与落地 职位要求 1、深刻理解计算机原理,有良好的数据结构和算法基础,扎实的编程能力...
MiniMax 互联网 A轮 更换职位 招聘中 AI语音识别专家 - K· 薪 荣耀终端有限公司 消费电子 不需要融资 立即沟通 职位详情 上海 3-5年 硕士 语音识别工作经验 人机对话相关经验 职位描述 1. 语音数据的准备和处理。 2. 语音合成算法的开发和的产品化落地。 3. 预研语音大模型并进行相关实验。 4. 其他语音相...
MiniMax 互联网 A轮 更换职位 职位关闭 语音识别算法工程师(temu治理方向) - K· 薪 拼多多集团-PDD 互联网 已上市 更换职位 职位详情 上海 3-5年 硕士 语音识别工作经验 人机对话相关经验 职位直聘描述 1. 语音数据的准备和处理。 2. 语音合成算法的开发和的产品化落地。 3. 预研语音大模型并进行相关实验。