简介上文说到生成对抗网络GAN能够通过训练学习到数据分布，进而生成新的样本。可是GAN的缺点是生成的图像是随机的，不能控制生成图像属于何种类别。比如数据集包含飞机、汽车和房屋等类别，原始GAN并不能在测试阶段控制输出属于哪一类。为此，研究人员提出了Conditional Generative Adversarial Network（简称CGAN），CGAN的图像生成过程是可控的。本文包含以下3个方
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2024-07-24 20:32:33
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根据MBA智库中博弈论词条进行整理。博弈论简介博弈论(Game Theory)是指研究多个个体或团队之间在特定条件制约下的对局中利用相关方的策略，而实施对应策略的学科。有时也称为对策论，或者赛局理论，是研究具有斗争或竞争性质现象的理论和方法，它是应用数学的一个分支，既是现代数学的一个新分支，也是运筹学的一个重要学科。主要研究公式化了的激励结构（游戏或者博弈（Game））间的相互作用. 具有竞争或对
博弈智能是一个涵盖博弈论, 人工智能等方向的一个交叉领域, 重点研究个体或组织间的交 互作用, 以及如何通过对博弈关系的定量建模进而实现最优策略的精确求解, 最终形成智能化决策和 决策知识库. 近年来, 随着行为数据的海量爆发和博弈形式的多样化, 博弈智能吸引了越来越多学者 的研究兴趣, 并在现实生活中得到广泛应用. 本文围绕博弈智能这一研究领域, 分别从三个方面进行 了系统的调研. 首
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2024-04-28 20:43:18
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目录 一、总体概况1、博弈类型和算法1）团队博弈2）有限零和博弈3） CFR系列算法4）NFSP系列算法2、不同的决策方式二、不同游戏AI的简单介绍1、棋盘游戏AI2、纸牌游戏AI3、FPS游戏AI4、RTS 游戏 AI三、对于游戏AI开发的思考1、完全信息博弈对抗2、不完全信息博弈对抗 一、总体概况1、博弈类型和算法博弈类型有很多种，根据不同的博弈类型我们可以最快的
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2024-05-21 13:54:33
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深度学习之生成对抗网络（2）GAN原理1. 网络结构生成网络 G(z)判别网络 D(x)2. 网络训练3. 统一目标函数 现在我们来正式介绍生成对抗网络的网络结构和训练方法。 1. 网络结构&esmp;生成对抗网络包含了两个子网络：生成网络（Generator，简称G）和判别网络（Discriminator，简称D），其中生成网络G负责学习样本的真实分布，判别网络D负责将生成网
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2024-05-20 21:54:55
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一、作战推演的智能决策核心技术具体分类如下图：1、强化学习技术框架1)强化学习主流算法： A)基于值函数的强化学习 B)基于策略的强化学习2)深度学习结合强化学习 &
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2024-04-26 14:13:11
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答案是：有限的作用。 人工智能有限的理性逻辑和困难的跨域能力是其致命的缺陷。人工智能无法理解相等关系，尤其是不同事实中的价值相等关系；人工智能也无法理解包含关系，尤其是不同事实中的价值包含关系（小可以大于大，少可以比多还多，有可以生出无）。人可以用不正规不正确的方法和手段实现正规正确的目的，还可以用正规正确的方法和手段实现不正规正确的意图。还有，人可以用普通的方法处理复杂的问题，还可以（故意）用复
原创
2021-03-22 21:38:26
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多智能体强化学习与博弈论-博弈论基础2Repeated Games(重复博弈)之前我们介绍了一些单次博弈的例子，除了单次博弈外，重复博弈也是经常在我们生活中出现的。在重复博弈中智能体有机会在单次的博弈中占到对手的便宜，但是由于考虑到后来还有博弈，可能其它的智能体会采取对自己更为不利的策略，智能体为了有更好的长期收益，所以决定智能体策略的选择会更加复杂。在重复博弈的过程中不仅要考虑当前这次的博弈，还
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2024-05-11 19:17:32
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今天，让我们以更为直观的角度来了解GAN，无需各种复杂的数学方程式。介绍自从Goodfellow等人介绍GAN以来，它们已经席卷了深度学习和计算机视觉的世界。在2014年的NIPS上。GAN的主要思想是同时训练两个模型。生成器模型G，它基于随机噪声生成样本；另一个鉴别器模型D，它确定样本是真实的还是由G生成。这里将介绍GAN工作机制背后的原理，没有研究太多的损失函数，概率分布和数学。重点将是对GA
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2024-04-15 14:19:51
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数字信号在传输过程中产生二种畸变：叠加干扰与噪声，出现波形失真。 瑞典科学家哈利"奈奎斯特在1928年为解决电报传输问题提出了数字波形在无噪声线性信道上传输时的无失真条件，称为奈奎斯特准则。奈奎斯特三大准则： 奈奎斯特第一准则：抽样点无失真准则，或无码间串扰（ISI Free)准则 奈奎斯特第二准则：转换点无失真准则，或无抖动（Jitter Free）准则 奈奎斯特第三准则：波形面积无失真准则。第
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2024-01-07 18:11:59
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“零号病人”、“密接”这些词在近年来的抗击新冠疫情传播中成为街头巷尾寻常老百姓茶余饭后议论的热词。时间回溯到2020年武汉爆发新冠疫情伊始，“零号病人”不断被推上风口浪尖。刺激之下，不少人的思维自动带入电影情节，兴奋阈值也被提高，更愿意相信悬疑刺激式的速食故事。、其实人类历史上的传染病史，“零号病人”的故事并不传奇、惊险、刺激，找出零号病人也不是仅凭想象与质疑即可为。相反，这是一个漫长而艰辛的过程
原创
2021-11-29 19:20:34
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3图
实验要求：编程实现一个智能体（Intelligent Agent），由输入、输出、处理和存储四个构件组成。该智能体应具有作为博弈参与人的能力（最初可能是有限理性的）。智能体的输入构件可以接收博弈场景的相关信息（如三要素，博弈规则，结束条件等）。智能体的输出构件可以针对其他参与人的选择或按照博弈规则给出反应（行动/策略的选择）。智能体的处理构件可以根据博弈规则和输出要求，对输入数据进行处
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2023-11-20 21:59:11
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编译 | 磐石出品 | 磐创AI技术团队【磐创AI导读】：本文为“一个完整的机器学习项目在python中的演练”系列第三篇。主要介绍了机器学习模型性能指标评估与超参数选取两部分。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。大家往往会选择一本数据科学相关书籍或者完成一门在线课程来学习和掌握机器学习。但是，实际情况往往是，学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中。就像你的脑海中已
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2024-08-31 21:12:19
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Webshell研究综述：检测与对抗技术的动态博弈进展
原创
2022-12-21 09:46:09
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1.首先我们把该博弈树的每一个节点标上w(对应于赢)、d(对应于和局)或者l(对应于输)。如果当前的棋局对应于标有w的节点，那么就存在一种策略可以担保棋手会赢；如果结点标的是d，那么除非对手失误，否则棋手最好的前景就是争取和局；如果节标的是l，那么棋手只好认输了，除非对手下错了棋。对一个节点标以w、d和l的过程，可以如下进行。我们的讨论从叶节点开始，每一个叶结点对应于一场棋赛的结束的终局。根据博弈
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2023-11-15 22:17:10
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读书笔记: 博弈论导论 - 10 - 完整信息的动态博弈 重复的博弈重复的博弈(Repeated Games)本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。有限地重复的博弈有限地重复的博弈(Finitely Repeated Games)
给定一个阶段博弈\(G\)，一个有限地重复的博弈被记做\(G(T, \delta)\)，其中
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2023-12-15 23:19:57
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题目链接地址http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=2234此题为随机博弈题目。随机博弈指的是这样的一个博弈游戏，目前有任意堆石子，每堆石子个数也是任意的，双方轮流从中取出石子，规则如下：1〉每一步应取走至少一枚石子；每一步只能从某一堆中取走部分或全部石子；2〉如果谁取到最后一枚石子就胜也就是尼姆博弈（Nimm Game）这种博弈的最终状态是：最后
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2023-12-15 13:03:41
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社会及经济的发展带来了人与人之间或团体之间的竞争及矛盾，亟待新的理论创新解决这些问题，博弈论应运而生。博弈论广泛而深刻地改变了经济学家的思维方式，为研究各种经济现象开拓了新视野，取得了主流经济学的中心地位。现代博弈论起源于 1944 年 J.，Von Neumann 和 O.，Morgenstern 的著作《Theory of Games and Economic Behavior》。博弈论在运筹
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2023-12-14 01:48:31
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【概述】 最近的几次比赛，博弈的题目一直不少，而且博弈问题是一块比较复杂、庞大的内容，因此在这里小结一下，希望能够帮自己理清一些思路，争取也多来几个系列，呵呵。 竞赛中出现的组合游戏问题一般都满足以下特征： 1. 二人博弈游戏，每个人都采用对自己最有利的策略，并且是两个人轮流做出决策 2. 在游戏中的任意时刻，每个玩家可选择的状态是固定的，没有随机成分 3. 游戏在有
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2024-08-24 20:00:05
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一、基本概念 博弈分类：单人博弈（华容道）、双人博弈（象棋、围棋）、多人博弈（麻将、桥牌）；完全信息博弈（象棋、围棋）、不完全信息博弈（麻将、桥牌、三国杀等）。 注：大一曾选修过一门课：博弈论，也在数模班做过一些博弈方面的研究，有一些基础，所以对机器博弈中博弈概念很容易就理解了。但博弈论（Game Theory）是经济学的一个重要分支（虽然我发现我们学校图书馆有关博弈论的书籍主要放在数学类书架
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2024-01-03 17:11:03
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