On novelty driven evolution in Poker
Notice bibliographique
Résumé
This work asks the question as to whether `novelty as an objective' is still beneficial under tasks with a lot of ambiguity, such as Poker. Specifically, Poker represents a task in which there is partial information (public and private cards) and stochastic changes in state (what card will be dealt next). In addition, bluffing plays a fundamental role in successful strategies for playing the game. On the face of it, it appears that multiple sources of variation already exist, making the additional provision of novelty as an objective unwarranted. Indeed, most previous work in which agent strategies are evolved with novelty appearing as an explicit objective are not rich in sources of ambiguity. Conversely, the task of learning strategies for playing Poker, even under the 2-player case of heads-up Limit Texas Hold'em, is widely considered to be particularly challenging on account of the multiple sources of uncertainty. We benchmark a form of genetic programming, both with and without (task independent) novelty objectives. It is clear that pursuing behavioural diversity, even under the heads-up Limit Texas Hold'em task is central to learning successful strategies. Benchmarking against static and Bayesian opponents illustrates the capability of the resulting Genetic Programming (GP) agents to bluff and vary their style of play.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».