deep reinforcement learning for imperfect and multi-player environments
deep reinforcement learning for imperfect and multi-player environments
针对不完美和多人环境的深度强化学习
批准号：
18K19832
负责人：
Kaneko Tomoyuki
金额：
$3.74万
依托单位：
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
财政年份：
2018
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2018-06-29 至 2022-03-31
关键词：
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英文摘要
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DOI：
10.1109/taai51410.2020.00044
发表时间：
2020-12
期刊：
2020 International Conference on Technologies and Applications of Artificial Intelligence (TAAI)
影响因子：
--
作者：
[T. Nakayashiki;Tomoyuki Kaneko]
通讯作者：
T. Nakayashiki;Tomoyuki Kaneko
DOI：
10.1109/cog52621.2021.9619068
发表时间：
2021-08
期刊：
2021 IEEE Conference on Games (CoG)
影响因子：
--
作者：
[Zhejie Hu;Tomoyuki Kaneko]
通讯作者：
Zhejie Hu;Tomoyuki Kaneko
LSTM の初期状態の学習による DRQN の改善
通过学习LSTM的初始状态来改进DRQN
通过学习LSTM的初始状态来改进DRQN
DOI：
--
发表时间：
2018
期刊：
第23回ゲームプログラミングワークショップ
影响因子：
--
作者：
[瀧ノ上正浩, Oh Hyunwoo 金子 知適]
通讯作者：
Oh Hyunwoo 金子 知適
Improve counterfactual regret minimization for card game cheat
改进纸牌游戏作弊的反事实后悔最小化
改进纸牌游戏作弊的反事实后悔最小化
DOI：
--
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Kunigami M., Kikuchi T., Takahashi H., Terano T., 瀧ノ上正浩, Yi and Kaneko]
通讯作者：
Yi and Kaneko
Performance of Counterfactual Regret Minimization with Self-Confirming Equilibrium
具有自我确认均衡的反事实遗憾最小化的表现
具有自我确认均衡的反事实遗憾最小化的表现
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
作者：
[國上真章, 寺野隆雄, Cheng Yi and Tomoyuki Kaneko]
通讯作者：
Cheng Yi and Tomoyuki Kaneko
共 39 条
Explanation of positional evaluation by computer programs
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批准号：25330432
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项目类别：Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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资助金额：$1.66万
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财政年份：2013
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负责人：Kaneko Tomoyuki
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依托单位：
海外基金