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每日论文速递 | Agent-Pro:通过策略级反思和优化学习进化

实验验证(Experimental Validation): 论文通过在两个游戏(Blackjack和Texas Hold’em)中评估Agent-Pro,展示了其在复杂和动态场景中的学习能力和进化能力...A:论文中进行了以下实验来验证Agent-Pro的性能和学习进化能力: 游戏环境设置: 选择了两个游戏作为测试环境:Blackjack(21点)和Limit Texas Hold’em(德州扑克)。...实验设置: 对于Blackjack,简化了Agent-Pro的学习过程,没有使用验证(Verification)和基于DFS的策略进化,因为21点游戏相对简单,状态空间较小。...性能评估: 在Blackjack游戏中,报告了每个代理对庄家的胜率。...实验验证:在Blackjack和Texas Hold’em两个游戏中对Agent-Pro进行了评估。实验结果表明,Agent-Pro能够通过学习和进化显著提高其在这些游戏中的表现。

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详解蒙特卡洛方法:这些数学你搞懂了吗?

贪婪策略 ϵ-贪婪收敛 离策略:重要度采样 离策略标记法 普通重要度采样 加权重要度采样 增量实现 其它:可感知折扣的重要度采样 其它:预奖励重要度采样 5.用 Python 实现的在策略模型 示例:Blackjack...但是,对于二十一点(BlackJack)这样的问题,这是完全合理的,这意味着我们可以轻松解决我们的问题。...示例:Blackjack(二十一点) 我们在这个示例中使用了 OpenAI 的 gym。在这里,我们使用了一个衰减的 ϵ-贪婪策略来求解 Blackjack。...import gym env = gym.make("Blackjack-v0") # The typical imports import gym import numpy as np import...我们只需要修改这部分代码(去除绘图部分): # Before: Blackjack-v0 env = gym.make("CliffWalking-v0") # Before: [(x, y, z) for

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JavaScript专项算法题(3):闭包

=> should log 'code undone' console.log(myActions('undo')); // => should log 'nothing to undo' 挑战19 blackjack...构建blackjack函数,接受参数为一个数组(元素皆为从1到11的数值),返回一个DEALER函数。 DEALER函数会接受两个参数(皆为数值),然后返回一个另外的PLAYER函数。...在第二次调用PLAYER函数时,它会返回下列两种情况中的一种: 输入blackjack函数的数值型数组的第一个数值加上输入DEALER函数中的两个数值参数之和得到的和,如果和小于等于21,返回此和; 如果和大于...题解: // CHALLENGE 19 function blackjack(array) { const dealer = (num1, num2) => { let first = true; let.../ / DEALER / const deal = blackjack([2, 6, 1, 7, 11, 4, 6, 3, 9, 8, 9, 3, 10, 4, 5, 3, 7, 4, 9, 6, 10

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