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一种多重优先经验回放的麻将游戏数据利用方法
被引量：
2
1
作者
李淑琴
李奕
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2022年第12期162-169,共8页
针对大众麻将AI训练时经验回放机制中样本均匀采样导致训练缓慢的问题,提出了一种多重优先经验回放算法,即从时序差分误差、局面复杂程度、动作即时奖励3个维度对经验样本进行优先级标记,每次采样时优先级高的样本高概率被抽取来更新神...
针对大众麻将AI训练时经验回放机制中样本均匀采样导致训练缓慢的问题,提出了一种多重优先经验回放算法,即从时序差分误差、局面复杂程度、动作即时奖励3个维度对经验样本进行优先级标记,每次采样时优先级高的样本高概率被抽取来更新神经网络。为了验证算法的有效性,构建了大众麻将自博弈平台进行相应的实验验证。实验结果表明:相比随机经验回放方法,新方法将麻将AI的训练速度提升了22.5%。
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关键词
大众麻将
多重优先经验回放
时序差分误差
自博弈
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题名
一种多重优先经验回放的麻将游戏数据利用方法
被引量：
2
1
作者
李淑琴
李奕
机构
北京信息科技大学计算机学院
感知与计算智能联合实验室
出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2022年第12期162-169,共8页
基金
北京信息科技大学科技项目(5212010937,KM201911232002)。
文摘
针对大众麻将AI训练时经验回放机制中样本均匀采样导致训练缓慢的问题,提出了一种多重优先经验回放算法,即从时序差分误差、局面复杂程度、动作即时奖励3个维度对经验样本进行优先级标记,每次采样时优先级高的样本高概率被抽取来更新神经网络。为了验证算法的有效性,构建了大众麻将自博弈平台进行相应的实验验证。实验结果表明:相比随机经验回放方法,新方法将麻将AI的训练速度提升了22.5%。
关键词
大众麻将
多重优先经验回放
时序差分误差
自博弈
Keywords
popular mahjong
multidimensional priority experience replay
temporal differential error
self-game
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种多重优先经验回放的麻将游戏数据利用方法
李淑琴
李奕
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2022
2
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