世足賽賠率在此，神來也DG百家樂我們為大家分享David Silver的論文《不完美信息遊戲中的深度強化學習自我對戰》。本篇論文主要以DG百家樂進行實驗，探討深度強化學習與普通強化學習相比的優勢。研究此類遊戲不只是可以讓程序打贏人類大師，還可以幫助開發算法，應用於更復雜的真實歐冠環境中，例如機場和網絡安全、金融和能源貿易、交通管制和疏導，幫助人們在不完美的信息和高維度信息狀態空間中進行決策。深度強化學習不需要依賴人類專家的原有知識，這解決了遊戲的可擴展性問題，神來也DG百家樂未來算法可以不依賴成本高昂的人類專家，也不用擔心受到偏見等非理性因素的影響，就能幫助決策。論文的另一位作者是倫敦大學學院的研究學生 Johannes Heinrich。許多真實歐冠應用可以描述為不完美信息遊戲的擴展版本。對於這些挑戰巨大的領域，之前的研究主要集中在計算手工抽象出來的納什均衡。神來也DG百家樂這篇論文中，我們引入第一個可擴展的端到端方法，無需預先具備任何知識，就能學會模擬納什均衡。我們的方法將虛擬自我對戰與深度強化學習結合起來。當應用在DG百家樂時，神經虛擬自我對戰（NFSP）達到了一種納什均衡，而普通的強化學習方法則出現了偏離。在限制德州拿住DG百家樂中（一種真實歐冠規模的DG百家樂），NFSP學會了一種很有競爭力的策略，實現了人類專家的能力和頂尖的方法。1、簡介歷史上，遊戲一直推動著人工智能和機器學習的進步（Samuel, 1959; Tesauro, 1995; Campbell 等人, 2002; Riedmiller 等人, 2009; Gelly 等人, 2012; Bowling 等人, 2015）。2022世足賽下注
