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MAAC算法總結(jié)論文原文：Actor-Attention-Critic for Multi-Agent Reinforcement Learning 參考文章（...
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Flask+dlib虛擬主播測(cè)試首先項(xiàng)目結(jié)構(gòu)如下： 這個(gè)項(xiàng)目是用之前Flask+opencv那個(gè)項(xiàng)目改的，所以請(qǐng)無(wú)視main.py，server.py，upload.html，...
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CMBAC算法總結(jié)論文原文：Sample-Efficient Reinforcement Learning via Conservative Model-Base...
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QTRAN算法總結(jié)論文原文：QTRAN: Learning to Factorize with Transformation for Cooperative Mu...
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DeepCFR總結(jié)DeepCFR 使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合虛擬遺憾最小化算法 兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)： 虛擬遺憾估值網(wǎng)絡(luò)：，輸入一個(gè)狀態(tài)，輸出該狀態(tài)采用不同動(dòng)作之后的遺憾值 策略網(wǎng)...
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MCCFR算法總結(jié)MCCFR算法/蒙特卡洛反事實(shí)最小化算法 MCCFR算法對(duì)于一棵博弈樹(shù)進(jìn)行多次迭代，每次迭代時(shí)會(huì)選擇一位玩家作為遍歷者，該玩家的策略會(huì)在本輪迭代...
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