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来源: 手机微商加人软件下载     时间: 2020-02-24 23:16:13
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α-Rank 的计算复杂度太高原始的α-Rank 研究声称其算法可解,因为随着联合策略的数量增加,其算法可在多项式时间内完成。根据这一定义,如果α-Rank 有多项式的复杂度,则计算时间应当和公式:O (N × k)^d,(d 和 N(智能体数量)、K(策略数量)独立)相称。而如果算法要求计算一个固定概率分布,有着一个 k^N 行和列的转移矩阵,则时间复杂度应该是 O(k^N)。很显然,这个结果是几何级的,因此不可解。华为论文的研究者认为,α -Rank 中计算最高的联合策略过程是一个 NP 困难问题。微商加人方法就选乛

α-Rank 原理

公式 2。除了计算复杂度问题,华为论文对α-Rank 的输入进行了讨论。DeepMind 的论文给出了这些智能体的复杂度计算结果,并声明了它们的可解性。但是,华为论文想要阐明的一点是,在没有正式定义输入的情况下,此类定义并不能反映真正的底层时间复杂度,因此很难声称这些智能体的可解性。

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这里请注意,当前全球计算机的总算力约为 1 万亿美元(红色平面)。投影轮廓线表明,由于α-Rank「输入」的算力需求呈指数级增长,用 10 个以上的智能体进行多智能体评估是根本不可能的。此外,构建公式 2 中 T 所需的浮点运算总量为微商加人技巧微商怎么加好友

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华为论文的反驳理由主要是根据α*-*Rank 的计算复杂度进行批判的。α-Rank 声称能够根据智能体的数量在多项式时间内解出问题,但华为论文认为实际的复杂度会随着智能体数量呈几何级别的增长,实际上是一个 NP 困难问题。

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DeepMind 在强化学习领域具有很高的学术声誉。从 AlphaGo 到 AlphaStar,每一项研究都取得了举世瞩目的成就,但就在最近,DeepMind 的一篇有关多智能体强化学习的论文被华为英国研究中心「打脸」。华为论文指出,DeepMind 的这项研究存在多个问题。近日,DeepMind 之前时间发表在 Nature 子刊的论文被严重质疑。来自华为英国研发中心的研究者尝试实验了 DeepMind 的方法,并表示该论文需要的算力无法实现。微商加人如何打招呼

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在 α-Rank 中,N 个智能体的策略会通过突变和选择进行评价。开始时,智能体集群会构建多个学习器的副本,并假设每个集群中的所有智能体都会执行同一个固定策略。这样一来,α-Rank 会通过随机采样每个集群中的学习器,用于模拟多智能体的博弈环境。在游戏结束时,每个参与的智能体的可以获得一个收益,这个收益可以用于策略突变和选择。在这里,智能体面临一个概率选择——换成突变策略、维持原有策略,或者随机选择一个和前两个不一样的新策略。这一过程持续,目标是决定一个主要的进化方法,并在所有集群的智能体中传播。


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