arXiv · cs.AI· Aske Plaat·· 11 小时前
强化学习与博弈：一本书讲透从双陆棋到星际争霸的游戏 AI 方法
Learning to Play: Reinforcement Learning and Games
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作者：Aske Plaat
研究任务与主要进展
一本关于强化学习与游戏的新书以单卷覆盖 Backgammon、国际跳棋、国际象棋、Atari、围棋、扑克和星际争霸等游戏背后的全部方法，从精确规划算法、自适应采样、深度函数逼近到自博弈技术。书中代码示例使用 Python，并指导读者上手 Gym、TensorFlow 和 Keras 等机器学习框架，配有练习帮助理解 AI 如何学会玩游戏。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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