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基于视觉表征的深度强化学习方法
学位论文
, 2024
作者:
刘民颂
Adobe PDF(10778Kb)
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浏览/下载:42/4
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提交时间:2024/06/22
深度强化学习,视觉表征学习,自监督学习,状态抽象,Transformer神经网络
Learning Transformer-based Cooperation for Networked Traffic Signal Control
会议论文
, Macau, China, 2022-10
作者:
Zhao, Chen
;
Dai, Xingyuan
;
Wang, Xiao
;
Li, Lingxi
;
Lv, Yisheng
;
Wang, Fei-Yue
Adobe PDF(1431Kb)
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浏览/下载:43/16
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提交时间:2024/05/28
AlphaHoldem: High-Performance Artificial Intelligence for Heads-Up No-Limit Poker via End-to-End Reinforcement Learning
会议论文
, 线上, 2022-02-22
作者:
Zhao EM(赵恩民)
;
Yan RY(闫仁业)
;
Li JQ(李金秋)
;
Li K(李凯)
;
Xing JL(兴军亮)
Adobe PDF(2593Kb)
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浏览/下载:210/77
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提交时间:2023/06/29
MiaoSuan Wargame: A Multi-Mode Integrated Platform for Imperfect Information Game
会议论文
, Beijing, China, August 21-24, 2022
作者:
Jiale Xu
;
Jian Hu
;
Shixian Wang
;
Xuyang Yang
;
Wancheng Ni
Adobe PDF(726Kb)
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浏览/下载:116/36
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提交时间:2023/06/28
open platform
human-computer gaming
AI evaluation
Turing test
imperfect information game
wargame
知识和数据协同驱动的群体智能决策方法研究综述
期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 3, 页码: 1-17
作者:
蒲志强
;
易建强
;
刘振
;
丘腾海
;
孙金林
;
李非墨
Adobe PDF(1352Kb)
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提交时间:2022/04/02
群体智能
知识与数据协同
多智能体
决策智能
一种针对德州扑克AI的对手建模与策略集成框架
期刊论文
自动化学报, 2021, 期号: 0, 页码: 0
作者:
张蒙
;
李凯
;
吴哲
;
臧一凡
;
徐航
;
兴军亮
Adobe PDF(1354Kb)
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浏览/下载:437/123
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提交时间:2021/06/21
不完美信息博弈
德州扑克
演化学习
在线对手建模
种群策略集成
数字孪生与平行系统: 发展现状、对比及展望
期刊论文
自动化学报, 2019, 卷号: 45, 期号: 11, 页码: 2001-2031
作者:
杨林瑶
;
陈思远
;
王晓
;
张俊
;
王成红
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提交时间:2020/03/17
数字孪生, 平行系统, 复杂系统管理与控制, 人工智能, 虚实交互
A Review of Computational Intelligence for StarCraft AI
会议论文
, Bangalore, India, 18-21 Nov. 2018
作者:
Tang, Zhentao
;
Shao, Kun
;
Zhu, Yuanheng
;
Li, Dong
;
Zhao, Dongbin
;
Huang, Tingwen
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浏览/下载:526/236
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提交时间:2019/04/25
Visual navigation with Actor-Critic deep reinforcement learning
会议论文
, Rio, Brazil, 2018-01
作者:
Kun Shao
;
Dongbin Zhao
;
Yuanheng Zhu
;
Qichao Zhang
Adobe PDF(1827Kb)
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浏览/下载:341/138
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提交时间:2019/04/22
Learning battles in ViZDoom via deep reinforcement learning
会议论文
, Maastricht, The Netherlands, 2018-08
作者:
Kun Shao
;
Dongbin Zhao
;
Nannan Li
;
Yuanheng Zhu
Adobe PDF(446Kb)
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浏览/下载:342/137
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提交时间:2019/04/22
Reinforcement Learning, Deep Learning, Game Ai