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Enregistrement W2193259386 · doi:10.1609/aaai.v26i1.8401

Using Sliding Windows to Generate Action Abstractions in Extensive-Form Games

2021· article· en· W2193259386 sur OpenAlexafffund
John Hawkin, Robert C. Holte, Duane Szafron

Notice bibliographique

RevueProceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueArtificial Intelligence in Games
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of AlbertaCompute Canada
Mots-clésAbstractionLimit (mathematics)Computer scienceAction (physics)Flexibility (engineering)A priori and a posterioriRange (aeronautics)Value (mathematics)Theoretical computer scienceAlgorithmMathematicsMachine learningStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In extensive-form games with a large number of actions, careful abstraction of the action space is critically important to performance. In this paper we extend previous work on action abstraction using no-limit poker games as our test domains. We show that in such games it is no longer necessary to choose, a priori, one specific range of possible bet sizes. We introduce an algorithm that adjusts the range of bet sizes considered for each bet individually in an iterative fashion. This flexibility results in a substantially improved game value in no-limit Leduc poker. When applied to no-limit Texas Hold'em our algorithm produces an action abstraction that is about one third the size of a state of the art hand-crafted action abstraction, yet has a better overall game value.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,397
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,222
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,148 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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