Många verkliga tillämpningar kan beskrivas som storskaliga spel med ofullständig information. För att hantera dessa utmanande domäner har tidigare arbete fokuserat på att beräkna Nash equilibria i en hantverksmässigt abstraktion av domänen. I detta dokument introducerar vi den första skalbara end-to-end-metoden för att lära sig ungefärligt Nash equilibria utan tidigare domänkunskaper. Vår metod kombinerar fiktivt självspel med djupt förstärkande lärande. När tillämpas på Leduc poker, Neural Ficticious Self-Play (NFSP) närmade sig en Nash jämvikt, medan gemensamma förstärkning inlärningsmetoder skilde sig. I Limit Texas Hold'em, ett pokerspel i verklig skala, NFSP lärt sig en strategi som närmade sig prestanda av toppmoderna, övermänskliga algoritmer baserade på betydande domän expertis.
Neural Ficticious Self Play (NFSP) REF har tidigare kombinerat djupinlärning funktion approximation med Fictious Play för att producera en AI för att begränsa Texas Hold'em, ett stort imperfekt information spel.
Deep Reinforcement Learning from Self-Play in Imperfect-Information Games
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}