Deep Reinforcement Learning from Self-Play in No-limit Texas Hold'em Poker

Imperfect information games describe many practical applications found in the real world as the information space is rarely fully available. This particular set of problems is challenging due to the random factor that makes even adaptive methods fail to correctly model the problem and find the best...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Studia Universitatis Babes-Bolyai: Series Informatica Ročník 66; číslo 2; s. 51
Hlavní autor:	Pricope, T.-V.
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Babes-Bolyai University, Cluj-Napoca 15.12.2021
Témata:	Artificial Intelligence, Computer Poker, Adaptive Learning, Fictitious Play, Self-Play, Deep Reinforcement Learning, Neural Networks
ISSN:	1224-869X, 2065-9601
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!