Agente de IA de juego de información imperfecta basado en aprendizaje por refuerzo utilizando búsqueda en árbol y una red neuronal profunda
Autores: Ouyang, Xin; Zhou, Ting
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Agente de IA de juego de información imperfecta basado en aprendizaje por refuerzo utilizando búsqueda en árbol y una red neuronal profunda
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Campo
Inteligencia artificial
Modelo de agente
Búsqueda de árbol de Monte Carlo
Mahjong
Aprendizaje profundo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 37
Citaciones: Sin citaciones
En el campo de la inteligencia artificial, siempre ha sido un desafío construir un modelo de agente que pueda adaptarse a diversas tareas complejas.
Descripción
En el campo de la inteligencia artificial, siempre ha sido un desafío construir un modelo de agente que pueda adaptarse a diversas tareas complejas.