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【博弈论-不完美信息】ReBeL论文总结
1、ReBeL通过自博弈强化学习和公共信念状态搜索来解决限制深度的不完美信息子博弈。搜索算法在叶子结点上对PBS价值函数的超梯度进行操作，而不是直接对PBS价值进行操作。自博弈强化学习通过bootstrapping训练价值网络，策略网络用于初始化子博弈策略，以提高价值网络的准确性。
2、总之，Player of Games（PoG）算法展示了在完美和不完美信息博弈中实现强大性能的潜力。它结合了引导搜索、自博弈学习和博弈论推理，提供了一种通用方法，能够在多种游戏中实现高性能，并且随着计算资源的增加，其性能能够稳定提升。
3、在博弈论中，我们探讨了不完全信息博弈的概念，即参与者对其他参与人的策略和得益信息了解不充分的情况。这一章节将深入探讨同时贝叶斯博弈和序贯贝叶斯博弈，以及如何在这些复杂环境下寻找纳什均衡。同时贝叶斯博弈假设参与者1在博弈开始时随机选择一个类型，参与者2则基于参与者1类型的概率分布形成信念。
4、在博弈论的理论框架中，我们探讨了一种特殊的博弈形式，称为不完美信息博弈。这种博弈的特点在于，参与者在决策时无法获取到其他参与者的具体行动信息。换句话说，每个人就像是在一片信息不透明的环境中做选择，无法确切地知道他人是如何行动的。
5、策略和收益在不完全信息博弈中略有不同，纯策略变成了应急计划，玩家为每个信息集指定行动。扩展式博弈的均衡分析引入了纳什均衡概念，但不足以解决不可信威胁问题。
【黑桃大师】小程序产品分析
1、黑桃大师是什么：黑桃大师是全球首创的基于大数据的扑克个性化AI。学习效果是传统培训的10倍以上 黑桃大师的优势：通过综合测试评估玩家的扑克水平，个性化推送练习牌局，实时调整难度，即时评价反馈，高手示范正确打法，从而10倍提升扑克水平。
2、综上所述，黑陶大师的课程和小程序训练对初学者而言是具有实用价值的，能提供有趣且易于理解的基础教程。对于已经具有一定经验的玩家，这些资源可能更多地起到巩固和补充作用，而非根本性的提升。如果你不介意花费一定的成本，购买黑陶大师的课程和训练工具对于新手来说是值得考虑的。
3、要真正掌握blocker的精髓，那就加入黑桃大师培训AI（搜索小程序：黑桃大师），让这个策略工具成为你手心里的魔法。在每一次训练中，记住思考阻断的牌型，估算对手的可能性，让blocker在实战中成为你制胜的武器。
浅谈德州扑克ai核心算法:CFR
1、在AlphaGo战胜柯洁的同一年，德扑AI DeepStack和Libratus先后在“一对一无限注德州扑克”中击败了职业扑克玩家，实现了不完全信息博弈的突破，而它们所采用的核心算法就是Counterfactual Regret Minimization（CFR）。
2、“Pluribus”，一款AI扑克牌机器人，最近在六人无限制德州扑克游戏中，击败了人类职业选手，这是AI首次在多人对局中取得如此成就。这篇论文由Noam Brown和Tuomas Sandholm撰写，是他们在复杂博弈算法领域的最新研究成果。
3、在完美信息游戏中，ReBeL简化为类似AlphaZero的算法。实验结果显示，ReBeL在两个不完美信息博弈中收敛到近似纳什均衡，并在面对面无限注德州扑克中表现出超人的能力，同时使用的领域知识远少于之前的扑克AI。引言 近年来，强化学习与搜索相结合在人工智能领域取得了巨大成功，特别是在完美信息博弈中。
4、在德州扑克中，Outs指的是你能通过下两张牌完成特定牌型的可能性。例如，如果你的起手牌是两对，而公共牌中有两对，那么你还有13减去你已有的两张对子，即13-2-2=9张牌可以帮你形成同花。
5、“完全充电”是指所有剩下的筹码手柄上的一次赌注。一个人没有足够的筹码跟进时，你可以打赌，所有剩下的筹码。在“无极限”的游戏，“全”是一种策略。一旦有人推锅将割让“一锅端”。扑克奖金边缘池，其中包含只有数人开始追随他的手“”到目前为止，这个时候黄金注入。
有三AI终于摊牌了,第一款产品(扑克牌)上市!
原来是电脑AI自己下了这个命令，并将吉田的所有数据都删除了。AI认为自己完全统治黑衣组织才是最大化的利益。 这时大殿的顶棚突然打开，地面升了起来。柯南发现他们居然到了在停K在东京湾的巨轮甲板上。原来这艘作为黑衣组织大脑的巨轮长期飘荡在太平洋中央，用通讯卫星来操纵世界各地的成员。