百家樂玩法技巧討論

2016-08-17

FSP 分別用強化和監督學習代替了最優回應計算和平均策略更新。尤為重要的是,FSP 代理在自我對戰中生成自己經驗的數據庫。每一個代理將其經驗過渡元組儲存在一個指定用於強化學習的記憶 MRL中。百家樂玩法技巧代理自己行為的經驗(st,at)的儲存在一個分開的記憶 MSL中,指定用於監督學習。自我對戰取樣的設定方式,讓代理的強化學習記憶近似一個其他玩家平均策略描述所定義的 MDP 的數據。類似地,代理的監督學習記憶近似代理自己平均策略的數據,可以通過監督分類習得。3. 神經虛擬自我對戰神經虛擬自我對戰(NFSP)是 FSP 的 進化版本,引入了多個擴展,例如神經網絡函數近似、蓄水池抽樣、預期動態和一個完全基於代理的方法。NFSP 代理與遊戲中其他玩家互動,記住自己遊戲轉換的經驗以及自己的行為。NFSP 將這些記憶看做兩個適合深度強化學習和監督分類的數據庫。百家樂玩法技巧代理還特別訓練一個神經網絡 FQ ,使用偏離政策的強化學習,從數據庫 MRL 中預測行為值 Q(s, a)。它產生的神經網絡定義代理的近似最優回應策略: β = ε-greedy (FQ),後者選擇一個概率為 ε 的隨機行為,否則則會選擇一個能夠最優化預測行為值的行為。NFSP 代理訓練一個分開的神經網絡 FS,用監督分類在數據 MSL 上模擬自己過去的行為。百家樂玩法技巧這個神經網絡將狀態匹配到行動概率,並定義代理的平均策略 π = FS。
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