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来源: 收集手机号码的软件     时间: 2020-02-28 23:40:25
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作为 DeepMind「阿尔法」家族的一名新成员,α-Rank 于今年 7 月登上了自然子刊《Nature Scientific Reports》。研究人员称,α-Rank 是一种全新的动态博弈论解决方法,这种方法已在 AlphaGo、AlphaZero、MuJoCo Soccer 和 Poker 等场景上进行了验证,并获得了很好的结果。

58手机采集表 1:以 N(智能体数量)×K(策略数量)表作为输入时的时间和空间复杂度比较。

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。图 2:计算α-Rank 时构造转换矩阵 T 的花销成本。

最后,在论文中,华为研究人员提出了一个对α-Rank 的解决方法,名为:α^α-Rank。该方法使用了随机优化策略,能够大大降低计算复杂度。电话号码提取

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图 5:大规模多智能体评估。(a)无人驾驶模拟中最优联合策略组合的收敛性;(b)伊辛模型的平衡状态。

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华为论文计算了α-Rank 算法 1 中第 3 行的扩展性评估的花销成本。

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华为论文指出,即使可以说排列数量确定的情况下可以在多项式复杂度中解决旅行推销员问题,这并不能说明任何类似的算法都是可解的。即使算法可以在多项式时间内解决问题,但其空间是几何级规模的,这并不能说明它是可解决的。因此,要说解决了复杂度的问题,就需要对输入进行调整。


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