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Flop5 Hold'em
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新的 LUGL 框架使梯度提升树能够用于强化学习游戏
研究人员开发了一个名为 LUGL（本地更新，全局学习）的新框架，该框架允许将非增量学习器（如梯度提升树，GBT）有效地用于强化学习（RL）环境。这种方法将数据收集与模型拟合分离开来，使 GBT 能够克服通常阻碍其在 RL 中使用的分布偏移问题。LUGL 在有限表格中累积表格更新与使用该表格训练可泛化函数逼近器之间交替进行。在各种完全信息和不完全信息游戏中的实验表明，LUGL（特别是使用 LightGBM 时）的性能与 DQN 和 De…
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新的 LUGL 框架使梯度提升树能够用于强化学习游戏
研究人员开发了一个名为 LUGL（本地更新，全局学习）的新框架，该框架使非增量学习器（如梯度提升树，GBT）能够在强化学习（RL）环境中发挥作用。传统上，神经网络在 RL 领域占据主导地位，因为它们能够处理自我对弈训练的非平稳性。然而，LUGL 将数据收集与模型拟合分离开来，使得 LightGBM 等 GBT 能够针对本质上是表格型的游戏状态进行训练。这种方法在用于累积游戏数据的本地更新和用于训练可泛化函数逼近器的全局学习阶段之间交替…