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reward的设计和权重调整是强化学习中至关重要的一环，AI的设计者需要通过设计reward来引导AI完成某个具体目标以及达到特定具体行为模式。.在解决Dota2的问题时，为了简化creditassignment的问题，reward是基于事件（包括单个英雄和整个队伍）和加权重的方式实现...
Dota2withLargeScaleDeepReinforcementLearning--这篇文章是OpenAI公开Dota2论文：Dota2withLargeScaleDeepReinforcementLearning这是一篇工程方向的论文，最近在做相关的项目，拿来借鉴一下。论…
OpenAI在论文中明确指出，AI系统在学习Dota2的过程中，并非完全依靠强化学习自学，启示也使用了一些人类的知识。这跟后来的AlphaGoZero有所区别。有一些游戏机制是脚本编写好的程序。比方，英雄购买装备和学习技能的顺序，信使的控制等等。
原文:TowardsPlayingFullMOBAGameswithDeepReinforcementLearning作者:DehengYe1GuibinChen1论文发表时间:2020年12月一、简介二、关于工作三、学习系统----3.1架构----3.2强化学习----3.3…
【新智元导读】MybridgeAI（mybridge.co）基于文章的内容质量和热议程度对9月份和机器学习相关的论文进行了排名，从近1400篇博客文章和论文中选出了Top10，主题涵盖：星际2，Dota2，对象识别，语音识别，Siri，图像强化学习，神经网络，TensorFlow等。
继OpenAI之后，DeepMind也在多智能体强化学习方面秀肌肉：首次在第一人称射击游戏的多人模式中完胜人类，而且没有使用大量训练局数，轻松超过了人类水平。就在OpenAI宣布在5v5DOTA2中战胜人类玩家后没多久，今…
层级强化学习被认为是一种有希望帮助训练过程快速走出低效探索的方法，但发展仍不成熟。.OpenAI对于DOTAAI的最终目标是开发出能够打败人类...
知乎上深度强化学习的内容比较少，最好的私以为是智能单元，此外还有许多零散的论文介绍、课程笔记、问答等等，但好像没人提过这篇文章。这篇文章是我入坑以来看到的深度强化学习方面最好的阶段性总结，强烈建议应该作为深度强化学习的第一课，看完以后大家再慎重考虑到底要不要入坑。
OpenAI的Dota2人工智能智能体项目OpenAIFive已经经历了三年的发展。在2019年4月13日，OpenAIFive成为了首个战胜了世界冠军战队的AI系统，但是当时OpenAI没有公开相关的论…
用强化学习玩Dota2需要面对4个挑战：状态空间大，局面不完全可见（有视野限制），动作空间大，时间尺度大。近期论文中提出的解决方案，大致...
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