機械百家樂技巧心得

2016-08-17

這項平均策略不影響 DQN 的實施行為,機械百家樂技巧因為它從來不會被執行。我們通過使用帶有期望參數 η = 1 的 NFSP,來實施這個 DQN 變量。我們將 DQN 大部分參數設置為與之前部分實驗中的 NFSP 相同。這是為了讓監督學習參數不直接影響 DQN 的表現。我們用以下所有參數的組合來訓練 DQN:學習比例 {0.2,0.1,0.05},衰減探索開始於 {0.06,012},增強學習記憶 {2m蓄水池,2m滑動窗口}。然後,我們選擇 DQN 表現最優的結果,將其與之前部分實驗中的 NFSP 表現相比較。DQN 在學習比例為0.1、探索從0.12開始和滑動窗口記憶為2m的時候,實現其最佳表現結果。圖5顯示,DQN的決定論策略是高度可利用的,這是可以預見的,機械百家樂技巧因為信息不完美遊戲通常要求隨機策略。DQN 的平均行為也沒有趨近納什均衡。這值得注意,因為 DQN 將其經驗存儲在一個回放記憶中,因此會高效地學會對手的平均行為,只要其回放記憶足夠大,可以對它進行追蹤。這與虛擬對戰很像。但是,機械百家樂技巧因為 DQN 代理在自我對戰中使用 ε-貪婪策略,它們的經驗隨著時間高度相關,集中在一個狀態子集。我們相信這是 NFSP 在我們試驗中表現更好的主要原因。NFSP 代理在自我對戰中使用一種改變更慢的平均策略。這樣,它們的經驗改變更慢,導緻它們的記憶中包含更穩定的數據分佈。這會幫助它們訓練神經網絡,並適應彼此。
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