Learning to play against any mixture of opponents

Intuitively, experience playing against one mixture of opponents in a given domain should be relevant for a different mixture in the same domain. If the mixture changes, ideally we would not have to train from scratch, but rather could transfer what we have learned to construct a policy to play agai...

Mô tả đầy đủ

Đã lưu trong:

Chi tiết về thư mục
Những tác giả chính:	Max Olan Smith, Thomas Anthony, Michael P. Wellman
Định dạng:	Artigo
Ngôn ngữ:	Inglês
Được phát hành:	Frontiers Media S.A. 2023-07-01
Loạt:	Frontiers in Artificial Intelligence
Những chủ đề:	reinforcement learning (RL) transfer learning (TL) deep reinforcement learning (deep RL) value-based reinforcement learning multi-agent learning
Truy cập trực tuyến:	https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frai.2023.804682/full
Các nhãn:	Thêm thẻ Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!

Learning to play against any mixture of opponents

Những quyển sách tương tự