强化学习及其在电脑围棋中的应用

发布时间：2017-10-19 03:21

  本文关键词：强化学习及其在电脑围棋中的应用

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【摘要】：强化学习是一类特殊的机器学习,通过与所在环境的自主交互来学习决策策略,使得策略收到的长期累积奖赏最大.最近,在围棋和电子游戏等领域,强化学习被成功用于取得人类水平的操作能力,受到了广泛关注.本文将对强化学习进行简要介绍,重点介绍基于函数近似的强化学习方法,以及在围棋等领域中的应用.
【作者单位】： 南京邮电大学计算机学院/软件学院;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室;
【关键词】： 强化学习 函数近似 核方法 神经网络 加性模型 深度强化学习
【基金】：国家自然科学基金(61403208;61375061) 南京邮电大学引进人才科研启动基金(NY214014)资助~~
【分类号】：TP181
【正文快照】： 引用格式陈兴国,俞扬.强化学习及其在电脑围棋中的应用.自动化学报,2016,42(5):685-695Reinforcement Learning and Its Application to the Game of GoCHEN Xing-Guo1,2强化学习(Reinforcement learning,RL)是机器学习的子领域[1].在强化学习中,机器(常被称为智能体/Agent)被

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本文编号：1058755