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| − | + | <p>文章目錄</p><br /><br /><ul><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <li> 皇朝娛樂輪盤線上皇朝娛樂遊戲的魅力：探索這個令人着迷的賭博世界</li><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <li> 真人娛樂場推薦：如何在賭桌上獲得巨額獎金</li><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <li>如何使用強化學習玩皇朝娛樂21點？</li><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /></ul><br /><br /><h2 id="0"> "皇朝娛樂輪盤線上皇朝娛樂遊戲的魅力：探索這個令人着迷的賭博世界"</h2><br /><br /><h3>輪盤線上遊戲的魅力：探索這個令人着迷的賭博世界</h3><br /><br /><p>輪盤是一種古老而受歡迎的賭博遊戲，它在線上遊戲皇朝娛樂平台上也非常受歡迎。這個遊戲有着獨特的魅力，吸引著無數的玩家。下面將詳細探索輪盤線上遊戲的魅力。</p><br /><br /><h4>1. 簡單易懂的遊戲規則</h4><br /><br /><p>輪盤遊戲的規則非常簡單易懂，即使是新手也能迅速上手。玩家只需在輪盤上下注，然後等待輪盤停下來，看看自己的下注是否中獎。這種簡單的遊戲規則使得輪盤成為一個容易上手且令人着迷的遊戲。</p><br /><br /><h4>2. 多樣化的下注選項</h4><br /><br /><p>輪盤遊戲提供了多樣化的下注選項，讓玩家能夠根據自己的喜好和策略來下注。玩家可以下注單一數字、數字組合、顏色、奇偶數等等。這種多樣化的下注選項使得玩家能夠根據自己的風格和策略來玩遊戲，增加了遊戲的樂趣和挑戰性。</p><br /><br /><h4>3. 刺激的賭博氛圍</h4><br /><br /><p>輪盤遊戲有着刺激的賭博氛圍，每一次下注都讓玩家緊張刺激。當輪盤開始轉動時，玩家可以感受到緊張的氛圍，期待自己的下注能夠中獎。這種賭博氛圍讓輪盤遊戲成為一個令人着迷的遊戲，吸引著玩家的注意力和興趣。</p><br /><br /><h4>4. 機會與策略的結合</h4><br /><br /><p>輪盤遊戲結合了機會和策略的元素。雖然輪盤是一個純運氣的遊戲，但玩家可以通過下注策略來增加自己的中獎機會。例如，玩家可以選擇下注在數字組合上，這樣即使沒有猜中具體數字，也有機會中獎。這種機會與策略的結合使得輪盤遊戲更加有趣且具有挑戰性。</p><br /><br /><h4>5. 高額獎金的誘惑</h4><br /><br /><p>輪盤遊戲通常提供高額的獎金，這也是吸引玩家的一個重要原因。當玩家下注並且中獎時，他們可以獲得高額的獎金，這讓遊戲更加具有吸引力。這種高額獎金的誘惑使得玩家願意花更多的時間和金錢來參與輪盤遊戲。</p><br /><br /><h4>結論</h4><br /><br /><p>輪盤線上遊戲具有獨特的魅力，吸引著無數的玩家。其簡單易懂的遊戲規則、多樣化的下注選項、刺激的賭博氛圍、機會與策略的結合以及高額獎金的誘惑，使得輪盤成為一個令人着迷的賭博世界。 [https://www.dcgame.bet https://www.dcgame.bet] 。</p><br /><br /><h2 id="1"> "真人娛樂場推薦：如何在賭桌上獲得巨額獎金"</h2><br /><br /><br /><br /><br /><br /><h3>如何在賭桌上獲得巨額獎金</h3><br /><br /><p>賭桌遊戲是真人娛樂場中最受歡迎的遊戲之一。如果你想在賭桌上贏得巨額獎金，以下是一些可以幫助你的技巧和策略。</p><br /><br /><h4>1. 選擇適合自己的遊戲</h4><br /><br /><p>首先，你需要選擇一個適合自己的遊戲。不同的遊戲有不同的規則和機會。例如，如果你喜歡運氣遊戲，可以嘗試玩輪盤或皇朝娛樂賭場骰子。如果你喜歡策略遊戲，可以選擇像撲克或皇朝娛樂二十一點這樣的遊戲。</p><br /><br /><h4>2. 學習基本策略</h4><br /><br /><p>學習基本策略是贏得巨額獎金的關鍵。不同的遊戲有不同的策略。例如，如果你玩皇朝娛樂二十一點，你需要學習何時應該要牌或停牌。如果你玩撲克，你需要學習如何讀取對手的表情和下注模式。</p><br /><br /><h4>3. 設定預算和限制</h4><br /><br /><p>在賭桌上贏得巨額獎金的同時，也要注意財務管理。設定一個合理的預算和限制，不要超過自己的承受能力。避免沉迷賭博，並且要知道什麼時候該停下來。</p><br /><br /><h4>4. 利用獎金和促銷活動</h4><br /><br /><p>許多真人娛樂場會提供獎金和促銷活動。利用這些獎金和促銷活動可以增加你的贏錢機會。例如，一些皇朝娛樂賭場會提供存款獎金，讓你有更多的資金進行遊戲。</p><br /><br /><h4>5. 管理情緒和壓力</h4><br /><br /><p>在賭桌上贏得巨額獎金的過程中，情緒和壓力是不可避免的。要學會管理情緒，不要讓情緒影響你的判斷力。同時，要學會處理壓力，保持冷靜和集中。</p><br /><br /><ul><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <li>舉例1：在皇朝娛樂二十一點中，當你手上的牌總和為11時，你可以選擇要牌，因為有很大的機會獲得皇朝娛樂21點。</li><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <li>舉例2：在撲克中，當你注意到對手的手顯示出弱勢時，你可以加大下注，以迫使對手放棄。</li><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /></ul><br /><br /><p>總結來説，要在賭桌上贏得巨額獎金，你需要選擇適合自己的遊戲，學習基本策略，設定預算和限制，利用獎金和促銷活動，以及管理情緒和壓力。希望這些技巧和策略能幫助你在真人娛樂場中獲得巨額獎金！</p><br /><br /><h2 id="4488">如何使用強化學習玩皇朝娛樂21點？</h2> <br /><br /><p>如何使用強化學習玩21點？-騰訊雲開發者社區-騰訊雲</p><br /><br /><p>用户7623498</p><br /><br /><p>0篇文章</p><br /><br /><p>如何使用強化學習玩21點？</p><span>關注作者</span><br /><br /><p>前往專欄</p><br /><br /><p>騰訊雲</p><br /><br /><p>開發者社區</p><br /><br /><p>文檔</p><br /><br /><p>意見反饋</p><br /><br /><p>控制台</p><br /><br /><p>首頁</p><br /><br /><p>學習</p><br /><br /><p>活動</p><br /><br /><p>專區</p><br /><br /><p>工具</p>最新優惠活動<span>文章/答案/技術大牛</span>搜索搜索關閉<span>發佈</span><br /><br /><p>登錄/註冊</p><br /><br /><p>首頁</p><br /><br /><p>學習</p><br /><br /><p>活動</p><br /><br /><p>專區</p><br /><br /><p>工具</p>最新優惠活動<span>返回騰訊雲官網</span><br /><br /><p>社區首頁</p><span> ></span><br /><br /><p>專欄</p><span> ></span><br /><br /><p>決策智能與機器學習</p><span> ></span><span>如何使用強化學習玩21點？</span><br /><br /><p>如何使用強化學習玩21點？</p><br /><br /><p>用户7623498</p><span>關注</span><br /><br /><p>發佈於 2020-08-04 11:34:13</p><span><span>1.2K</span></span><span><span>0</span></span><br /><br /><p>發佈於 2020-08-04 11:34:13</p><span><span>舉報</span></span><br /><br /><p>本文將比較分析Monte-Carlo控制算法與時域差分控制算法在解21點（Blackjack）皇朝娛樂博弈中的應用。</p><br /><br /><p>我們注意到很少有文章詳細解釋Monte-Carlo方法，而只是直接跳到深度Q-learning應用程式。</p><br /><br /><p>在本文中，您將了解強化學習中無模型算法背後的動機和內部工作原理，同時應用它們來解決Blackjack。</p><br /><br /><p>在正式開始之前，我們假設您對強化學習的基本概念有所了解，如果你沒接觸過相關內容，也沒關係，這裏有一個簡短的概述:</p><br /><br /><ul><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <li>在通常的強化學習設置中，代理在環境中執行操作，並從環境中獲得觀察結果和獎勵。</li><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /></ul><br /><br /><ul><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <li>代理執行的這些任務可以是情景性的，也可以是持續性的。21點是情景性的遊戲，也就是説，它以你是贏是輸告終。</li><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <li>代理期望最大化其累積的回報，也就是所謂的「預期回報」。相比將來可能獲得的獎勵，可以立刻獲得的獎勵顯得更加重要。例如Gt = Rt + 1 +γRt + 2 +…</li><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <li>我們假設我們的環境具有馬爾可夫性質，即在給定當前狀態的情況下，未來狀態或獎勵獨立於過去狀態，即P(St+1|St) = P(St+1|S1,S2,S3,…St)。</li><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /></ul><br /><br /><p>代理採取的策略，可以看做是從感知到的環境狀態到該狀態下的行動的一種映射。</p><br /><br /><ul><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <li>我們定義狀態對V (s)對應於一個策略π:當agent在某一狀態運行並遵循策略π時，它就會獲得預期的回報。記得V(s)總是對應於某些政策略π。</li><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <li>我們還定義了行為函數Q(s,a)，其值代表在狀態s下遵循策略π，並採取行動'a'。</li><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <li>V(s) = E [Gt | St = s]， Q(s,a) = E [Gt | St = s, At=a]，也可以如下圖所示。這種形式在計算V(s)和Q(s,a)時會更有用。</li><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /></ul><br /><br /><p>Pss '是環境的屬性，在Sutton和Barto的書中也被稱為P(s '， r|s, a)</p><br /><br /><p>動態規劃等各種基於模型的方法使用Bellman方程(V(St)和V(St+1)之間的遞歸關係)，通過迭代尋找最優值函數和Q函數。</p><br /><br /><p></p><br /><br /><p>無模型（Model-free）方法</p><br /><br /><p></p><br /><br /><p>要使用基於模型的方法，我們需要對環境有完整的了解，即我們需要知道Pss'：</p><br /><br /><p>如果agent處於狀態St=1，並且在At=a處採取行動，那麼我們最終會得到狀態St+1=s '的轉換概率。例如，如果一個機械人選擇向前移動，它可能會側身移動，以防它下面的地板很滑。在像21點這樣的遊戲中，我們的行動空間是有限的，因為我們可以選擇「打」或「堅持」，但我們可以在任何一種可能的狀態結束!在21點狀態下，由你、莊家以及你是否有可用的ace決定，如下:</p><br /><br /><p>複製</p><br /><br /><p>當我們沒有環境模型時該怎麼辦?你通過一次又一次地與它們交互來獲取樣本，並從它們那裏估計這些信息。無模型基本上是一種反覆試驗的方法，不需要對環境或任意兩種狀態之間的轉移概率有明確的了解。 </p><br /><br /><p>因此，我們看到無模型系統甚至不能考慮它們的環境將如何響應某個特定的動作而發生變化。這樣，相對於構建一個足夠精確的環境模型，其真正瓶頸是構建更複雜的方法，同時具有合理的優勢。(例如，我們不可能開始列出在21點的每一種狀態下，發卡人抽到下一張牌的概率。)</p><br /><br /><p>了解了無模型方法背後的動機之後，讓我們來看看一些算法! </p><br /><br /><p></p><br /><br /><p>蒙特卡羅預測算法</p><br /><br /><p></p><br /><br /><p>為了構建更好的策略，我們首先需要能夠評估任何策略。如果一個agent對多個事件遵循一個策略，使用蒙特卡羅預測，我們可以根據這些事件的結果構建Q表(即「估計」行為價值函數)。</p><br /><br /><p>我們可以從一個隨機策略開始，比如" stick "如果sum大於18，概率是80%因為我們不想超過21。否則，如果sum小於18，我們將以80%的概率「命中」。以下代碼使用以下策略生成劇集，然後我們將對該策略進行評估:</p><br /><br /><p>複製</p><br /><br /><p>現在，我們想要得到給定策略的Q函數，它需要直接從經驗中學習價值函數。請注意，在蒙特卡洛方法中，我們將在一集的最後獲得獎勵。</p><br /><br /><p>集= S1 A1 R1, S2 A2 R2, S3 A3 R3……ST(直至終止狀態的步驟序列)</p><br /><br /><p>我們將從MDP的示例返回中學習值函數，回顧一下:</p><br /><br /><p>什麼是樣本回報?假設我們使用一個策略玩了10次，當我們10次訪問相同的狀態『S』時，我們得到了2,6,5,7的獎勵，那麼樣本返回值就是(2+6+5+7)/4 = 20/4 = 5 ~V(S)。因此，樣本回報是每一集的平均回報(回報)。我們訪問狀態的順序在這裏並不重要，每個值的估計值都是獨立計算的!</p><br /><br /><p>這樣我們既可以建立一個V表，也可以建立一個Q表。為了創建一個Q表，我們需要跟蹤每訪問一個(狀態，動作)對所獲得的獎勵，同時也要記錄我們訪問這個狀態的次數，比如n個表。這取決於在估計q值時所選擇的返回值。</p><br /><br /><ul><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <li>第一次訪問MC: 在一次迭代中，我們平均只訪問第一次(s,a)的回報。從統計學上來説，這是一種不偏不倚的方法。</li><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <li>每一次訪問MC: 在一次迭代中，我們只對每一次訪問(s,a)進行平均回報。這在統計學上是有偏見的。</li><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /></ul><br /><br /><p>例如:在一個情節,S1 A1 R1, R2 S2 A2, S3 A3 R3, S1 A1 R4→結束。然後第一次訪問MC會考慮獎勵直到R3計算回報，而每次訪問MC會考慮所有的獎勵直到劇集結束。</p><br /><br /><p>在這裏，在21點，它不太影響我們是否使用首次訪問或每次訪問MC。這是首次訪問MC預測算法：</p><br /><br /><p>但我們將實現每次訪問MC預測如下所示:</p><br /><br /><p>複製</p><br /><br /><p>我們首先初始化一個Q表和N表，以保持對每個狀態-行為對的訪問。</p><br /><br /><p>然後在生成集函數中，我們使用前面討論過的80-20隨機策略。</p><br /><br /><p>複製</p><br /><br /><p>這將估計用於生成劇集的任何策略的Q表!</p><br /><br /><p>一旦我們有了Q值,得到效用是相當容易的V(s)= Q(s,π(s))。讓我們畫出狀態值V(s)!</p><br /><br /><p>繪製出32*10*2個狀態下的V(s)，每個V(s)的值都在[-1,1]之間，因為對於贏、平和輸，</p><br /><br /><p>我們得到的獎勵是+1,0,-1 </p><br /><br /><p>現在我們知道如何估計政策的行為價值函數，我們如何改進它?</p><br /><br /><p></p><br /><br /><p>蒙特卡羅控制算法</p><br /><br /><p></p><br /><br /><p>這是一個簡單的計劃。我們從一個隨機策略開始，使用MC預測計算Q表。所以我們現在知道了哪些行為，哪些狀態比其他狀態更好，也就是説它們的Q值更大。所以我們可以改進現有的策略，根據我們的知識貪婪地選擇每個狀態下的最佳操作，即Q表，然後重新計算Q表，貪婪地選擇下一個策略，以此類推!聽起來不錯嗎?</p><br /><br /><ul><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <li>增量平均值:還記得我們在MC預測中是如何用所有收益的平均值來估計Q值的嗎?但現在不同於MC Pred，在MC Control中，我們的策略正在經歷每一個周期的變化!我們可以用之前的Q值來表示同樣的方程，如果你看到N(St, at) * Q(St, at)是Gt，你自己也可以得到同樣的方程，因此Gt-Q(St, at)是增量變化。</li><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /></ul><br /><br /><ul><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <li>常數阿爾法:現在隨着N(St,At)的增加，也就是我們在交互中多次訪問同一個狀態-動作對，增量變化項減少，這意味着我們的後一種體驗對初始狀態的影響會越來越小。為了解決這個我們可以用一個常數α取代(1/N)項,即超參數,供我們選擇。</li><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /></ul><br /><br /><p>了解了這些重要的實際變化的想法，只是採樣返回，這是算法的首次訪問MC控制!</p><br /><br /><p>我們將實現每次訪問MC控件，因為它稍微容易一些。</p><br /><br /><p>複製</p><br /><br /><p>我們只使用了3個函數使代碼看起來更整潔。要像預測MC那樣生成劇集，我們需要一個策略。</p><br /><br /><p>update_Q函數用增量均值和常數更新q值。最後我們調用MC控件中的所有這些函數和ta-da!</p><br /><br /><p>複製</p><br /><br /><p>最後我們有了一個學習玩21點的算法，至少是一個稍微簡化的版本。讓我們將學習到的策略與Sutton和Barto在RL書中提到的最優策略進行比較。 </p><br /><br /><p>!好了，我們的AI在玩21點的時候贏了很多次!</p><br /><br /><p></p><br /><br /><p>時間差分(TD)方法</p><br /><br /><p></p><br /><br /><p>21點並不是學習TD方法優點的最佳環境，因為21點是一種情景皇朝娛樂博弈，蒙特卡羅方法假設情景環境。在MC控制中，在每一集結束時，我們更新Q表並更新我們的策略。因此我們無法找出是哪個錯誤的舉動導致了失敗，但這在像21點這樣的短時間遊戲中並不重要。</p><br /><br /><p>如果它是一個更長的像國際象棋遊戲,它將更有意義使用TD控制方法,因為他們輔助程序,這意味着它不會等到最後一集更新預期未來回報評估(V),它只會等到下一個時間步長更新值估計。</p><br /><br /><p>TD方法的獨特之處在於，它是由相同數量的時間連續估計值之間的差異驅動的。關於時間差異學習的起源更多的是在動物心理學中，特別是在二次強化的概念中。二級強化物是與一級強化物配對的刺激物(來自環境本身的簡單獎勵)因此二級強化物具有類似的性質。</p><br /><br /><p>例如，在MC控件中:</p><br /><br /><p>但是在TD控制中： </p><br /><br /><p>就像動態規劃一樣，TD在每一步都使用Bellman方程來更新。</p><br /><br /><p>下圖可以幫助解釋DP、MC和TD方法之間的區別。</p><br /><br /><p>因此我們能想到的增量意味着以不同的方式好像Gt的目標或期望返回代理會有,而是返回了Q(St,At)所以意義推動Q值由αGt * (Gt-Q(St,At))。</p><br /><br /><p>同樣在TD方法的情況下,瞬時TD目標是Rt+1+γQ(St+1,At+1)和TD誤差誤(Rt+1 +γQ(St+1,At+1)- Q(St,At))。</p><br /><br /><p>根據不同的TD目標和略有不同的實現，3種TD控制方法分別是:</p><br /><br /><ul><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <li>SARSA或SARSA(o)</li><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /></ul><br /><br /><p>在python中是這樣實現的:</p><br /><br /><p>複製</p><br /><br /><ul><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <li>SARSAMAX or Q-learning </li><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /></ul><br /><br /><p>在python中是這樣實現的:</p><br /><br /><p>複製</p><br /><br /><ul><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <li>Expected SARSA</li><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /></ul><br /><br /><p>在python中是這樣實現的:</p><br /><br /><p>複製</p><br /><br /><p>注意，TD控制方法中的Q表在每次迭代的每一個時間步長中都會更新，而MC控制在每一集結束時都會更新。</p><br /><br /><p>這裏沒有像MC方法那樣深入地解釋TD方法，而是以一種比較的方式進行分析，但是對於那些感興趣的人來説，這3種方法都是在notebook中實現的。</p>本文參與 <br /><br /><p>騰訊雲自媒體分享計劃</p>，分享自微信公眾號。原始發表：2019-01-29，如有侵權請聯繫 刪除<br /><br /><p>數據加密服務</p><br /><br /><p>編程算法</p><br /><br /><p>本文分享自 <span>決策智能與機器學習</span> 微信公眾號，<span>前往查看</span></p><br /><br /><p>本文參與 </p><br /><br /><p>騰訊雲自媒體分享計劃</p> ，歡迎熱愛寫作的你一起參與！<br /><br /><p></p><br /><br /><p>數據加密服務</p><br /><br /><p>編程算法</p><br /><br /><p>評論</p><span>登錄</span>後參與評論<br /><br /><p>0 條評論</p><br /><br /><p>熱度</p><br /><br /><p>最新</p><span>登錄 </span>後參與評論<br /><br /><p>關於作者</p><br /><br /><p>用户7623498</p><br /><br /><p>文章</p><br /><br /><p>累計閲讀量</p><br /><br /><p>獲贊</p>關注<br /><br /><p>前往專欄</p><br /><br /><p>領券</p><br /><br /><ul><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <li><p>社區</p> <br /><br /> <ul><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <li><p>專欄文章</p></li><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <li><p>閲讀清單</p></li><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <li><p>互動問答</p></li><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <li><p>技術沙龍</p></li><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <li><p>技術視頻</p></li><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <li><p>團隊主頁</p></li><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <li><p>騰訊雲TI皇朝娛樂平台</p></li><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> </ul></li><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <li><p>活動</p> <br /><br /> <ul><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <li><p>自媒體分享計劃</p></li><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <li><p>邀請作者入駐</p></li><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <li><p>自薦上首頁</p></li><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <li><p>技術競賽</p></li><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> </ul></li><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <li><p>資源</p> <br /><br /> <ul><br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <br /><br /> <li><p>技術周刊</p></li><br /><br /> <br /><br /> <br 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Версия 20:28, 24 апреля 2024
文章目錄
- 皇朝娛樂輪盤線上皇朝娛樂遊戲的魅力：探索這個令人着迷的賭博世界
- 真人娛樂場推薦：如何在賭桌上獲得巨額獎金
- 如何使用強化學習玩皇朝娛樂21點？
"皇朝娛樂輪盤線上皇朝娛樂遊戲的魅力：探索這個令人着迷的賭博世界"
輪盤線上遊戲的魅力：探索這個令人着迷的賭博世界
輪盤是一種古老而受歡迎的賭博遊戲，它在線上遊戲皇朝娛樂平台上也非常受歡迎。這個遊戲有着獨特的魅力，吸引著無數的玩家。下面將詳細探索輪盤線上遊戲的魅力。
1. 簡單易懂的遊戲規則
輪盤遊戲的規則非常簡單易懂，即使是新手也能迅速上手。玩家只需在輪盤上下注，然後等待輪盤停下來，看看自己的下注是否中獎。這種簡單的遊戲規則使得輪盤成為一個容易上手且令人着迷的遊戲。
2. 多樣化的下注選項
輪盤遊戲提供了多樣化的下注選項，讓玩家能夠根據自己的喜好和策略來下注。玩家可以下注單一數字、數字組合、顏色、奇偶數等等。這種多樣化的下注選項使得玩家能夠根據自己的風格和策略來玩遊戲，增加了遊戲的樂趣和挑戰性。
3. 刺激的賭博氛圍
輪盤遊戲有着刺激的賭博氛圍，每一次下注都讓玩家緊張刺激。當輪盤開始轉動時，玩家可以感受到緊張的氛圍，期待自己的下注能夠中獎。這種賭博氛圍讓輪盤遊戲成為一個令人着迷的遊戲，吸引著玩家的注意力和興趣。
4. 機會與策略的結合
輪盤遊戲結合了機會和策略的元素。雖然輪盤是一個純運氣的遊戲，但玩家可以通過下注策略來增加自己的中獎機會。例如，玩家可以選擇下注在數字組合上，這樣即使沒有猜中具體數字，也有機會中獎。這種機會與策略的結合使得輪盤遊戲更加有趣且具有挑戰性。
5. 高額獎金的誘惑
輪盤遊戲通常提供高額的獎金，這也是吸引玩家的一個重要原因。當玩家下注並且中獎時，他們可以獲得高額的獎金，這讓遊戲更加具有吸引力。這種高額獎金的誘惑使得玩家願意花更多的時間和金錢來參與輪盤遊戲。
結論
輪盤線上遊戲具有獨特的魅力，吸引著無數的玩家。其簡單易懂的遊戲規則、多樣化的下注選項、刺激的賭博氛圍、機會與策略的結合以及高額獎金的誘惑，使得輪盤成為一個令人着迷的賭博世界。 https://www.dcgame.bet 。
"真人娛樂場推薦：如何在賭桌上獲得巨額獎金"
如何在賭桌上獲得巨額獎金
賭桌遊戲是真人娛樂場中最受歡迎的遊戲之一。如果你想在賭桌上贏得巨額獎金，以下是一些可以幫助你的技巧和策略。
1. 選擇適合自己的遊戲
首先，你需要選擇一個適合自己的遊戲。不同的遊戲有不同的規則和機會。例如，如果你喜歡運氣遊戲，可以嘗試玩輪盤或皇朝娛樂賭場骰子。如果你喜歡策略遊戲，可以選擇像撲克或皇朝娛樂二十一點這樣的遊戲。
2. 學習基本策略
學習基本策略是贏得巨額獎金的關鍵。不同的遊戲有不同的策略。例如，如果你玩皇朝娛樂二十一點，你需要學習何時應該要牌或停牌。如果你玩撲克，你需要學習如何讀取對手的表情和下注模式。
3. 設定預算和限制
在賭桌上贏得巨額獎金的同時，也要注意財務管理。設定一個合理的預算和限制，不要超過自己的承受能力。避免沉迷賭博，並且要知道什麼時候該停下來。
4. 利用獎金和促銷活動
許多真人娛樂場會提供獎金和促銷活動。利用這些獎金和促銷活動可以增加你的贏錢機會。例如，一些皇朝娛樂賭場會提供存款獎金，讓你有更多的資金進行遊戲。
5. 管理情緒和壓力
在賭桌上贏得巨額獎金的過程中，情緒和壓力是不可避免的。要學會管理情緒，不要讓情緒影響你的判斷力。同時，要學會處理壓力，保持冷靜和集中。
- 舉例1：在皇朝娛樂二十一點中，當你手上的牌總和為11時，你可以選擇要牌，因為有很大的機會獲得皇朝娛樂21點。
- 舉例2：在撲克中，當你注意到對手的手顯示出弱勢時，你可以加大下注，以迫使對手放棄。
總結來説，要在賭桌上贏得巨額獎金，你需要選擇適合自己的遊戲，學習基本策略，設定預算和限制，利用獎金和促銷活動，以及管理情緒和壓力。希望這些技巧和策略能幫助你在真人娛樂場中獲得巨額獎金！
如何使用強化學習玩皇朝娛樂21點？
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如何使用強化學習玩21點？
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>如何使用強化學習玩21點？如何使用強化學習玩21點？
用户7623498
關注發佈於 2020-08-04 11:34:13
1.2K0發佈於 2020-08-04 11:34:13
舉報本文將比較分析Monte-Carlo控制算法與時域差分控制算法在解21點（Blackjack）皇朝娛樂博弈中的應用。
我們注意到很少有文章詳細解釋Monte-Carlo方法，而只是直接跳到深度Q-learning應用程式。
在本文中，您將了解強化學習中無模型算法背後的動機和內部工作原理，同時應用它們來解決Blackjack。
在正式開始之前，我們假設您對強化學習的基本概念有所了解，如果你沒接觸過相關內容，也沒關係，這裏有一個簡短的概述:
- 在通常的強化學習設置中，代理在環境中執行操作，並從環境中獲得觀察結果和獎勵。
- 代理執行的這些任務可以是情景性的，也可以是持續性的。21點是情景性的遊戲，也就是説，它以你是贏是輸告終。
- 代理期望最大化其累積的回報，也就是所謂的「預期回報」。相比將來可能獲得的獎勵，可以立刻獲得的獎勵顯得更加重要。例如Gt = Rt + 1 +γRt + 2 +…
- 我們假設我們的環境具有馬爾可夫性質，即在給定當前狀態的情況下，未來狀態或獎勵獨立於過去狀態，即P(St+1|St) = P(St+1|S1,S2,S3,…St)。
代理採取的策略，可以看做是從感知到的環境狀態到該狀態下的行動的一種映射。
- 我們定義狀態對V (s)對應於一個策略π:當agent在某一狀態運行並遵循策略π時，它就會獲得預期的回報。記得V(s)總是對應於某些政策略π。
- 我們還定義了行為函數Q(s,a)，其值代表在狀態s下遵循策略π，並採取行動'a'。
- V(s) = E [Gt | St = s]， Q(s,a) = E [Gt | St = s, At=a]，也可以如下圖所示。這種形式在計算V(s)和Q(s,a)時會更有用。
Pss '是環境的屬性，在Sutton和Barto的書中也被稱為P(s '， r|s, a)
動態規劃等各種基於模型的方法使用Bellman方程(V(St)和V(St+1)之間的遞歸關係)，通過迭代尋找最優值函數和Q函數。
無模型（Model-free）方法
要使用基於模型的方法，我們需要對環境有完整的了解，即我們需要知道Pss'：
如果agent處於狀態St=1，並且在At=a處採取行動，那麼我們最終會得到狀態St+1=s '的轉換概率。例如，如果一個機械人選擇向前移動，它可能會側身移動，以防它下面的地板很滑。在像21點這樣的遊戲中，我們的行動空間是有限的，因為我們可以選擇「打」或「堅持」，但我們可以在任何一種可能的狀態結束!在21點狀態下，由你、莊家以及你是否有可用的ace決定，如下:
複製
當我們沒有環境模型時該怎麼辦?你通過一次又一次地與它們交互來獲取樣本，並從它們那裏估計這些信息。無模型基本上是一種反覆試驗的方法，不需要對環境或任意兩種狀態之間的轉移概率有明確的了解。
因此，我們看到無模型系統甚至不能考慮它們的環境將如何響應某個特定的動作而發生變化。這樣，相對於構建一個足夠精確的環境模型，其真正瓶頸是構建更複雜的方法，同時具有合理的優勢。(例如，我們不可能開始列出在21點的每一種狀態下，發卡人抽到下一張牌的概率。)
了解了無模型方法背後的動機之後，讓我們來看看一些算法!
蒙特卡羅預測算法
為了構建更好的策略，我們首先需要能夠評估任何策略。如果一個agent對多個事件遵循一個策略，使用蒙特卡羅預測，我們可以根據這些事件的結果構建Q表(即「估計」行為價值函數)。
我們可以從一個隨機策略開始，比如" stick "如果sum大於18，概率是80%因為我們不想超過21。否則，如果sum小於18，我們將以80%的概率「命中」。以下代碼使用以下策略生成劇集，然後我們將對該策略進行評估:
複製
現在，我們想要得到給定策略的Q函數，它需要直接從經驗中學習價值函數。請注意，在蒙特卡洛方法中，我們將在一集的最後獲得獎勵。
集= S1 A1 R1, S2 A2 R2, S3 A3 R3……ST(直至終止狀態的步驟序列)
我們將從MDP的示例返回中學習值函數，回顧一下:
什麼是樣本回報?假設我們使用一個策略玩了10次，當我們10次訪問相同的狀態『S』時，我們得到了2,6,5,7的獎勵，那麼樣本返回值就是(2+6+5+7)/4 = 20/4 = 5 ~V(S)。因此，樣本回報是每一集的平均回報(回報)。我們訪問狀態的順序在這裏並不重要，每個值的估計值都是獨立計算的!
這樣我們既可以建立一個V表，也可以建立一個Q表。為了創建一個Q表，我們需要跟蹤每訪問一個(狀態，動作)對所獲得的獎勵，同時也要記錄我們訪問這個狀態的次數，比如n個表。這取決於在估計q值時所選擇的返回值。
- 第一次訪問MC: 在一次迭代中，我們平均只訪問第一次(s,a)的回報。從統計學上來説，這是一種不偏不倚的方法。
- 每一次訪問MC: 在一次迭代中，我們只對每一次訪問(s,a)進行平均回報。這在統計學上是有偏見的。
例如:在一個情節,S1 A1 R1, R2 S2 A2, S3 A3 R3, S1 A1 R4→結束。然後第一次訪問MC會考慮獎勵直到R3計算回報，而每次訪問MC會考慮所有的獎勵直到劇集結束。
在這裏，在21點，它不太影響我們是否使用首次訪問或每次訪問MC。這是首次訪問MC預測算法：
但我們將實現每次訪問MC預測如下所示:
複製
我們首先初始化一個Q表和N表，以保持對每個狀態-行為對的訪問。
然後在生成集函數中，我們使用前面討論過的80-20隨機策略。
複製
這將估計用於生成劇集的任何策略的Q表!
一旦我們有了Q值,得到效用是相當容易的V(s)= Q(s,π(s))。讓我們畫出狀態值V(s)!
繪製出32*10*2個狀態下的V(s)，每個V(s)的值都在[-1,1]之間，因為對於贏、平和輸，
我們得到的獎勵是+1,0,-1
現在我們知道如何估計政策的行為價值函數，我們如何改進它?
蒙特卡羅控制算法
這是一個簡單的計劃。我們從一個隨機策略開始，使用MC預測計算Q表。所以我們現在知道了哪些行為，哪些狀態比其他狀態更好，也就是説它們的Q值更大。所以我們可以改進現有的策略，根據我們的知識貪婪地選擇每個狀態下的最佳操作，即Q表，然後重新計算Q表，貪婪地選擇下一個策略，以此類推!聽起來不錯嗎?
- 增量平均值:還記得我們在MC預測中是如何用所有收益的平均值來估計Q值的嗎?但現在不同於MC Pred，在MC Control中，我們的策略正在經歷每一個周期的變化!我們可以用之前的Q值來表示同樣的方程，如果你看到N(St, at) * Q(St, at)是Gt，你自己也可以得到同樣的方程，因此Gt-Q(St, at)是增量變化。
- 常數阿爾法:現在隨着N(St,At)的增加，也就是我們在交互中多次訪問同一個狀態-動作對，增量變化項減少，這意味着我們的後一種體驗對初始狀態的影響會越來越小。為了解決這個我們可以用一個常數α取代(1/N)項,即超參數,供我們選擇。
了解了這些重要的實際變化的想法，只是採樣返回，這是算法的首次訪問MC控制!
我們將實現每次訪問MC控件，因為它稍微容易一些。
複製
我們只使用了3個函數使代碼看起來更整潔。要像預測MC那樣生成劇集，我們需要一個策略。
update_Q函數用增量均值和常數更新q值。最後我們調用MC控件中的所有這些函數和ta-da!
複製
最後我們有了一個學習玩21點的算法，至少是一個稍微簡化的版本。讓我們將學習到的策略與Sutton和Barto在RL書中提到的最優策略進行比較。
!好了，我們的AI在玩21點的時候贏了很多次!
時間差分(TD)方法
21點並不是學習TD方法優點的最佳環境，因為21點是一種情景皇朝娛樂博弈，蒙特卡羅方法假設情景環境。在MC控制中，在每一集結束時，我們更新Q表並更新我們的策略。因此我們無法找出是哪個錯誤的舉動導致了失敗，但這在像21點這樣的短時間遊戲中並不重要。
如果它是一個更長的像國際象棋遊戲,它將更有意義使用TD控制方法,因為他們輔助程序,這意味着它不會等到最後一集更新預期未來回報評估(V),它只會等到下一個時間步長更新值估計。
TD方法的獨特之處在於，它是由相同數量的時間連續估計值之間的差異驅動的。關於時間差異學習的起源更多的是在動物心理學中，特別是在二次強化的概念中。二級強化物是與一級強化物配對的刺激物(來自環境本身的簡單獎勵)因此二級強化物具有類似的性質。
例如，在MC控件中:
但是在TD控制中：
就像動態規劃一樣，TD在每一步都使用Bellman方程來更新。
下圖可以幫助解釋DP、MC和TD方法之間的區別。
因此我們能想到的增量意味着以不同的方式好像Gt的目標或期望返回代理會有,而是返回了Q(St,At)所以意義推動Q值由αGt * (Gt-Q(St,At))。
同樣在TD方法的情況下,瞬時TD目標是Rt+1+γQ(St+1,At+1)和TD誤差誤(Rt+1 +γQ(St+1,At+1)- Q(St,At))。
根據不同的TD目標和略有不同的實現，3種TD控制方法分別是:
- SARSA或SARSA(o)
在python中是這樣實現的:
複製
- SARSAMAX or Q-learning
在python中是這樣實現的:
複製
- Expected SARSA
在python中是這樣實現的:
複製
注意，TD控制方法中的Q表在每次迭代的每一個時間步長中都會更新，而MC控制在每一集結束時都會更新。
這裏沒有像MC方法那樣深入地解釋TD方法，而是以一種比較的方式進行分析，但是對於那些感興趣的人來説，這3種方法都是在notebook中實現的。
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