graphics模块在相关文件中已经提供,就是一个py文件,直接放在当前路径或者放到python安装文件夹下的site-packages文件夹内均可。
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机器博弈是人工智能领域的重要分支,它的研究对象多以复杂的棋牌类智力游戏为主,已经得到解决的棋类游戏,几乎全部都应归功于机器博弈近半个世纪的发展。计算机解决问题的优势在于能把不易解析的问题,借助于现代计算机的运算速度优势枚举出所有的合理情形而得解;然而,博弈问题的复杂程度决定了它不能过度依赖机器的计算能力。许多待解决的或已经解决的棋类,其状态空间复杂度或博弈树复杂度量级都太过庞大,所以我们需要添加约束,并且采用合理的算法进行优化。
验证结论:当雪堆博弈满足r<1/kmax时(kmax为网络节点的最大度),网络博弈的纳什均衡中的采用合作策略的节点构成极小节点覆盖。网络结构可自定,节点数目不少于10。
相关文献 报了蓝桥杯比赛,几乎零基础,如何准备,请大牛指导一下。谢谢? 蓝桥杯2022各组真题汇总(完整可评测)
博弈类问题的套路都差不多,下文举例讲解,其核心思路是在二维 dp 的基础上使用元组分别存储两个人的博弈结果。掌握了这个技巧以后,别人再问你什么俩海盗分宝石,俩人拿硬币的问题,你就告诉别人:我懒得想,直接给你写个算法算一下得了。
夏乙 问耕 假装发自加州 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 这几天,AI圈人士纷纷前往洛杉矶附近风景宜人的长滩。 他们在这里排长队、晒太阳、看大海、听嘻哈、谈穿着,以及……顺便参加NIPS 20
上一篇文章 一行代码就能解决的智力题 中讨论到一个有趣的「石头游戏」,通过题目的限制条件,这个游戏是先手必胜的。
昨晚在技术交流群中,大家聊起了这两年遇到的如裁员、求职、绩效等各种问题,感觉大家都挺焦虑的,当然最大的焦虑就是随时可能被裁员和裁员后求职的问题,简单来说,大家都没有安全感。
深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)一直是近年来人工智能的一些重大突破的核心。然而,尽管 DRL 有了很大的进步,但由于缺乏工具和库,DRL 方法在主流解决方案中仍然难以应用。因此,DRL 仍然主要是以研究形式存在,并没有在现实世界看到许多采用机器学习的应用方案;而解决这个问题就需要更好的工具和框架。
这篇文章概述了optimistic rollup:一种使用OVM[4]在二层网网络上启用智能合约的结构。该构造大量借鉴了plasma和zkRollup设计,并以Vitalik所描述的 shadow chains[5] 为基础 。此结构类似于Plasma[6],但放弃了一些扩展性,以便在二层网络中运行完全通用的智能合约(例如Solidity),同时还享有和一层网络相同的安全性。optimistic rollup的可扩展性与一层网络数据可用带宽成正比,一层网络可以包括Eth1,Eth2, 甚至Bitcoin现金或以太坊经典[7],optimistic rollup都可以在二层网络上提供类EVM的链。
电商平台的核心引擎大致分为两块,搜索架构和产品布局,应该说各有各的特色。当然今天的主题是反爬虫机制,电商平台如何能保护好自己的数据,又不影响正常用户体验,所谓当今业界一场持久的攻防博弈。 一阶爬虫(技术篇) 应用场景一:静态结果页,无频率限制,无黑名单。 攻:直接采用scrapy爬取 防:nginx层写lua脚本,将爬虫IP加入黑名单,屏蔽一段时间(不提示时间) 应用场景二:静态结果页,无频率限制,有黑名单 攻:使用代理(http proxy、VPN),随机user-agent 防:加大频率周期,每小时或每
李开复曾经说过,人工智能在金融领域是最好的应用场景。有三个场景体现在:人工智能投顾,反欺诈和智能风控,以及信用评估和信用风险管理。以后的金融行业,将是人类与AI共生的行业,你能想象那种场景吗? 今天火线资本的合伙人张然做客《私募早餐会》,作为一家致力于人工智能技术应用金融领域的机构,火线资本带来了他们对AI金融落地的可能性解读。从AI战胜围棋冠军为AI金融带来的曙光,到AI金融落地需要突破的三大难关,张然断定,金融领域一定是人工智能一颗最璀璨的明珠。 1 战胜围棋冠军后 AI离金融应用不远了 很多朋友听说过
在Alphabet大额资金支持下,DeepMind一直以实现AGI为为目标的公司在各个领域不断的尝试,做出了很多基础研究。其中最为出名的当属在强化学习方面的探索,从2013年的Atari游戏到AlphaGo的横空出世,再到终极AlphaZero的实现,完成了一次次巨大的挑战,但一个完善的环境对强化学习的发展来说是非常重要的,而DeepMind就拥有这样一个杀手锏。
📷 来源:DeepHub IMBA本文约1500字,建议阅读5分钟本文为你介绍6个用于可解释性的Python框架。 随着人工智能的发展为了解决具有挑战性的问题,人们创造了更复杂、更不透明的模型。AI就
Time Limit: 1000MS Memory Limit: 10000KTotal Submissions: 1 Accepted: 1 有两堆石子,数量任意,可以不同。游戏开始由两个人轮流取石子。游戏规定,每次有两种不同的取法,一是可以在任意的一堆中取走任意多的石子;二是可以在两堆中同时取走相同数量的石子。最后把石子全部取完者为胜者。现在给出初始的两堆石子的数目,如果轮到你先取,假设双方都采取最好的策略,问最后你是胜者还是败者。
时光荏苒,四个月时间如流沙般从手心中流逝。这四个月自己算是收获颇多。因为在张哥的影响下,自己渐渐喜欢上写作。自己将所学的爬虫知识、学习心得以及如何学习分享出来。本文是爬虫系列文章的总结,主要是梳理下爬虫系列的文章。
读书笔记: 博弈论导论 - 09 - 完整信息的动态博弈 多阶段博弈 多阶段博弈(Multistage Games) 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 多阶段博弈 多阶段博弈 多阶段博弈是一个有限个数的普通形式阶段博弈(stage-game)的队列。每个阶段博弈(stage-game)是一个独立的、非完美信息的完整博弈。 这些阶段博弈的玩家都相同。每个博弈都属于一段截然不同的时期(distinct period)。 多阶段
读书笔记: 博弈论导论 - 10 - 完整信息的动态博弈 重复的博弈 重复的博弈(Repeated Games) 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 有限地重复的博弈 有限地重复的博弈(Finitely Repeated Games) 给定一个阶段博弈G,一个有限地重复的博弈被记做G(T, ),其中阶段博弈G被连续进行了T次, 是公共折扣因子。 推论 10.1 如果有限重复博弈的阶段博弈有一个唯一的纳什博弈, 则这个
你是,我是 aoho。今天和大家聊聊最近所用到博弈论的相关理论和算法,准备几篇文章来具体介绍下博弈论。
读书笔记: 博弈论导论 - 17 - 不完整信息的动态博弈 建立信誉 建立信誉(Building a Reputation) 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 为什么我们要建立良好的信誉?为什么我们更愿意和有信誉的人交往? 本章从囚徒困境这个问题,证明了即使在2阶段的囚徒困境中,如果一方有可能选择合作(也就是沉默),另一个方在第一阶段也有可能选择合作。 让我们回忆一下囚徒困境。 囚徒困境的均衡是双方都告密。 在有限多阶
选自arXiv 机器之心报道 距离 NIPS 2017 开幕还有半月左右,但相关奖项的信息已经开始流出。CMU 教授 Tuomas Sandholm 的个人主页显示,他和其博士生 Noam Brown
读书笔记: 博弈论导论 - 16 - 不完整信息的动态博弈 信号传递博弈 信号传递博弈(Signaling Games) 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 信号传递博弈的核心在于玩家2如何判断玩家1的类型。 可以想象玩家2是一个面试官,试图挑选一个有经验的Java工程师。而玩家1是被面试者。 玩家1有两种类型:类型1是有三年Java工作经验的,类型2是有三年JavaScript工作经验的。 信号传递博弈的两种类别 混同均衡
读书笔记: 博弈论导论 - 12 - 不完整信息的静态博弈 贝叶斯博弈 贝叶斯博弈(Bayesian Games) 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 不完整信息的静态博弈(Incomplete information static games) 不完整信息博弈意味着玩家之间缺乏共识(common knowledge),具体指的是其它对手的行动集、结果集和收益函数等信息。 对不完整信息博弈的处理方法来自于Harsanyi。
📷 来源:DeepHub IMBA本文约1700字,建议阅读5分钟在本文中,将介绍6个用于机器学习可解释性的Python框架。 随着人工智能的发展为了解决具有挑战性的问题,人们创造了更复杂、更不透明的
随着人工智能的发展为了解决具有挑战性的问题,人们创造了更复杂、更不透明的模型。AI就像一个黑匣子,能自己做出决定,但是人们并不清楚其中缘由。建立一个AI模型,输入数据,然后再输出结果,但有一个问题就是我们不能解释AI为何会得出这样的结论。需要了解AI如何得出某个结论背后的原因,而不是仅仅接受一个在没有上下文或解释的情况下输出的结果。
读书笔记: 博弈论导论 - 13 - 不完整信息的静态博弈 拍卖和竞标 拍卖和竞标(Auctions and Competitive Bidding) 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 拍卖的类型 公开拍卖(open auctions) 英式拍卖(The English Auctions) 从一个底价开始喊价,出价高者获得物品。 荷兰式拍卖(The Dutch Auctions) 价格从一个高价开始,慢慢下降,第一个喊“买
读书笔记: 博弈论导论 - 总结 总结 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记的总结。 博弈论 博弈论是关于智能理性决策者的协作和冲突的数学模型的研究。 博弈论的目的可以说是研究寻找博弈均衡的方法。 博弈论的直接目标不是找到一个玩家的最佳策略,而是找到所有玩家的最理性策略组合。 我们称最理性策略组合为均衡。 博弈论(也叫逆向博弈论)的另外一个作用是机制设计,根据期望的结果,设计一个博弈体系。 博弈论的分类 这本书中将博弈论的只是分
AI科技评论按:计算机博弈也称机器博弈(Computer Games)。如果按英语字面意义来看,这一名词应该理解为「计算机游戏」。但从事计算机棋牌竞技研究的科学家们,所定义的「Computers Games」则是计算机像人一样会思考和决策的棋类游戏。为了与计算机游戏进行区隔,Computer Games 采用的是「机器博弈」或「计算机博弈」这一具有指代性的译名。 1997 年,IBM 深蓝战胜世界棋王卡斯帕罗夫成为了机器博弈的第一个里程碑,而在近 20 年后,AlphaGo 又横扫了围棋世界冠军李世石,升级
在这个数据驱动的时代,仿佛只要掌握了大数据,就对时代潮流和风向预测有了更令人信服的发言权。
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1、“博弈的本意是什么? A、摔跤 B、下棋 C、赌博 D、游戏 参考答案:B 2、古时“弈”字,就是指 A、跳棋 B、象棋 C、五子棋 D、围棋 参考答案:D 3、按照博弈方
选自DeepMind 作者:Karl Tuyls、Marc Lanctot、Julian Perolat 机器之心编译 参与:刘晓坤、黄小天、路雪 近日,DeepMind 在 Scientific Report 上发表论文《Symmetric Decomposition of Asymmetric Games》,表明一个非对称博弈可以分解为多个对称博弈,从而将博弈降维,并且非对称博弈和对称变体的纳什均衡也有非常简单的对应关系。 随着 AI 系统在现实世界中扮演的角色越来越重要,理解不同系统之间如何交互变得非
囚徒困境是博弈论中最经典的例子: 两个共谋犯罪的人被关入监狱,不能互相沟通情况。如果两个人都不揭发对方,则由于证据不确定,每个人都坐牢一年;若一人揭发,而另一人沉默,则揭发者因为立功而立即获释,沉默者因不合作而入狱十年;若互相揭发,则因证据确实,二者都判刑五年。
大家好,这里是 NewBeeNLP。今天分享 LLM 在博弈论框架下的 战略决策能力 。
读书笔记: 博弈论导论 - 11 - 完整信息的动态博弈 战略协议 战略协议(Strategic Bargaining) 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 协议是多方对一个剩余(surplus),通过提议,尝试达成一致意见。 一个两人协议博弈的过程: 第一回合 玩家1提出分配(x, 1-x),玩家1得到x,玩家2得到1-x。 如果玩家2表示接受,博弈结束, = x, = 1-x。如果玩家2反对,进入下一轮 第二回合
在过去的两三年中,我们经常听说人工智能在棋牌类游戏(博弈)中取得新的成果,比如基于深度强化学习的 AlphaGo 击败了人类世界冠军,由 AlphaGo 进化而来的 AlphaZero 还一并搞定了国际象棋和日本象棋;基于博弈论的冷扑大师(Libratus)也在无限注德州扑克比赛中击败了人类职业选手;今年在澳门举行的 IJCAI 2019 上我们也发现了一篇斗地主 AI 论文。
想从零基础开始学习 Python,可以把爬虫可以作为切入点。利用爬虫将基础知识学起来。毕竟兴趣是最好的学习老师。我当初觉得爬取网站数据挺有趣,所以才靠开始学习 Python。
📷 大数据文摘转载自数据派THU 来源:DeepHub IMBA 随着人工智能的发展为了解决具有挑战性的问题,人们创造了更复杂、更不透明的模型。AI就像一个黑匣子,能自己做出决定,但是人们并不清楚其
读书笔记: 博弈论导论 - 08 - 完整信息的动态博弈 可信性和序贯理性 可信性和序贯理性(Credibility and Sequential Rationality) 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 序贯理性和逆向归纳法(Sequential Rationality and Backward Induction) 序贯理性(Sequential Rationality) 序贯理性是一个原则:在博弈树的每一个信息集上,
作者David Foster。 翻译 | 黄伟聪 董星 校对 | 凡江 在这篇文章,我会试着阐明三件事: AlphaZero之所以是人工智能前进一大步的两个答案 怎样生成一个 Alpha
读书笔记: 博弈论导论 - 07 - 完整信息的动态博弈 预备知识 完整信息的动态博弈 预备知识 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 动态博弈(Dynamic Games) 静态博弈是每个玩家同时(并且在不知道其他玩家选择的情况下)做出选择。 动态博弈引进了玩家做出选择的先后次序。 注意:玩家i做出了选择后,玩家j知道玩家i做出了选择,但是不一定知道玩家i做出了什么选择。 扩展形式博弈(The Extensive-Form
读书笔记: 博弈论导论 - 15 - 不完整信息的动态博弈 序贯理性 在不完整信息中的序贯理性(Sequential Rationality with Incomplete Information) 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 子博弈精炼(subgame perfection) 序贯理性就是要求玩家总是选择最佳反应。 子博弈精炼是要求玩家在每个信息集上总是选择最佳反应。 在均衡路径上(on the equilibriu
读书笔记: 博弈论导论 - 18 - 不完整信息的动态博弈 信息传递和廉价谈判 信息传递和廉价谈判(Information Transmission and Cheap Talk) 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 这里讨论的问题是:玩家1是信息提供者,玩家2是决策者。 玩家1和玩家2的收益函数有一个偏差。着导致玩家1并不一定会提供真实的信息。 而玩家2则需要根据玩家1的类型来做出决策。 三个结论: 不存在完全诚实的均
为啥要提到这个问题呢,是因为最近一直在做生成对抗网络(GAN)的工作,GAN的灵感来源于博弈论(也叫对策论,竞赛论)中的零和博弈,而原始GAN的优化目标又是一个极小化极大问题,所以我觉得有必要深入了解一下这个问题。另外,我觉得博弈论这个东西挺有意思的,而且挺实用的(坏笑脸),所以就查了一些资料,在这里做个总结,拿出来和大家分享。 博弈的意思其实比较简单,就是两个人,或者多个人之间的竞争,比赛。通过采取不同措施,达到不同的目的,使得自己的利益最大化。古老的故事“田忌赛马”就是博弈思想的体现,我就在想为啥田忌没
读书笔记: 博弈论导论 - 14 - 不完整信息的静态博弈 机制设计 机制设计(Mechanism Design) 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 机制设计的概念 机制设计的目标是设计一个可以达到期望收益的博弈。 由于这是根据博弈结果来推导博弈的形式,也被称为反向博弈论(reverse game theory)。 这个理论明显在经济和政治方面有很多用途。 我们假象这样一个例子: 某个政府需要设计一个关于化工厂的环保政
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