10 Kelas Tentang Game Yang Bisa Anda Pelajari Untuk Sukses

From Kraftzone.net Wiki
Jump to navigation Jump to search


Jika Anda tidak mampu memainkan permainan ini pada kenyataannya karena mereka membutuhkan keanggotaan klub yang mahal. Itu disertai dengan kemampuan akselerasi mereka, perlu menemukan tanah yang cukup atau menampilkan kecepatan luar biasa yang melampaui Angka Kecepatan Beyer; semua ini adalah karakteristik dari setiap kuda pacuan yang ditangkap dengan hati-hati dalam permainan ini yang mungkin membatasi manuver Anda ke dalam gaya balap yang berbeda. Hari ini, Anda dapat dengan mudah menemukan game multipemain online dan bermain dengan orang lain tanpa meninggalkan rumah Anda. Pekerjaan yang berhubungan. Permainan zero-sum dua pemain adalah salah satu masalah paling mendasar dalam teori permainan, yang studinya berasal dari karya mani von Neumann (1928). Freund & Schapire (1999) menemukan hubungan mendalam antara permainan zero-sum dan pembelajaran online tanpa penyesalan, dan sejak itu telah ada studi ekstensif dalam merancang algoritma tanpa penyesalan untuk menyelesaikan permainan dalam pengaturan stasioner (Rakhlin & Sridharan, 2013; Daskalakis dkk., 2015; Syrgkanis dkk. , 2015; Chen & Peng, 2020; Wei dkk., 2021; Daskalakis et al., 2021). Kami merujuk pembaca (Daskalakis et al., 2021) untuk diskusi literatur yang lebih menyeluruh. Jadi, apa yang dibutuhkan seseorang untuk memulai. Jika Anda meminta seorang anak untuk membuat analisis dari beberapa orang sejarah terkenal, Anda akan mendapatkan beberapa kalimat kering.

Mengingat bahwa meminimalkan penyesalan individu secara egois adalah dorongan alami dan tujuan standar untuk setiap pemain, agen slot bank jago penyesalan NE hanya bisa masuk akal ketika kedua pemain dikendalikan oleh algoritma terpusat. Ketik 6 jika tidak ada yang berwarna merah. Ini mirip dengan penyesalan dinamis dalam masalah pembelajaran online standar, di mana jaminan selalu dinyatakan dalam beberapa ukuran non-stasioneritas lingkungan dan bermakna hanya jika non-stasioneritasnya cukup kecil. Dengan mempertimbangkan ukuran kinerja ini, kontribusi utama kami adalah mengembangkan satu algoritme bebas parameter tunggal yang secara bersamaan menikmati jaminan yang menguntungkan di bawah semua ukuran. Di Bagian 3. 1, kami secara resmi membahas tiga ukuran kinerja yang menurut kami masuk akal untuk masalah ini. 2019) adalah yang pertama secara eksplisit mempertimbangkan masalah ini. Pekerjaan kami dimulai dengan mempertanyakan apakah penyesalan NE (Cardoso et al., 2019) memang ukuran kinerja yang baik untuk masalah pembelajaran dalam permainan yang bervariasi waktu, terutama mengingat ketidakcocokannya dengan tujuan paling standar yang bisa dibilang memiliki individu kecil. menyesali. Biasanya ada banyak game bertema Batman online, dan banyak di antaranya gratis. Dengan permainan anak-anak yang begitu murni, Anda dapat yakin bahwa si kecil sedang bersenang-senang bermain game online yang menyenangkan dan mendidik untuk anak seusianya.

Perhatikan bahwa hasil yang paling dikenal untuk permainan tetap tidak harus dicapai dengan algoritme yang sama, sementara sekali lagi, hasil kami semua dicapai oleh satu algoritme adaptif. POSTSUBSCRIPT diperbaiki - hasil yang paling dikenal masih bergantung pada beberapa konstanta yang bergantung pada masalah yang dapat berukuran besar secara sewenang-wenang (Daskalakis & Panageas, 2019; Wei et al., 2021). Menurunkan batas kesalahan pelacakan dalam pengaturan kami dengan demikian berada di luar cakupan makalah ini. T) Penyesalan individu menyiratkan bahwa rata-rata setiap pemain melakukan hampir sebaik strategi tetap terbaik mereka, dan ini bisa dibilang tujuan paling standar dan dasar untuk masalah pembelajaran online. Secara khusus, kami mempertimbangkan bagaimana merancang pasar yang diatur secara optimal dengan mengetahui dengan baik bahwa perusahaan akan mengoptimalkan perilaku melawan peraturan. POSTSUBSCRIPT yang akan berperan dalam seberapa baik pemain dapat melakukannya di bawah beberapa ukuran kinerja. Secara konkret, kami mempertimbangkan tiga ukuran kinerja yang kami yakini tepat dan alami: 1) standar penyesalan individu; 2) generalisasi langsung dari kesenjangan dualitas kumulatif dari permainan tetap ke permainan yang bervariasi; dan 3) ukuran baru yang disebut penyesalan NE dinamis, yang mengkuantifikasi perbedaan antara hasil kumulatif pelajar dan nilai permainan minimaks kumulatif (bukan nilai minimaks matriks hasil kumulatif, seperti dalam penyesalan NE).

Penyesalan individu dan penyesalan NE dinamis dibatasi oleh kesenjangan dualitas (lihat bukti di Lampiran B.2), tetapi yang terakhir bisa jauh lebih besar. Meskipun kerangka kerja seperti itu telah digunakan dalam banyak karya sebelumnya dalam pembelajaran online (lihat misalnya kemajuan terbaru (Chen et al., 2021) dan referensi di dalamnya), beberapa bahan baru diperlukan untuk mencapai hasil kami. Penyesalan NE adalah sublinier selama ukuran non-stasioneritasnya sublinier. T putaran permainan dan, yang penting, membuktikan bahwa tidak ada algoritme yang dapat secara bersamaan mencapai penyesalan NE sublinier dan penyesalan individu sublinier untuk kedua pemain. POSTSUBSCRIPT bahkan dapat diputuskan oleh musuh adaptif yang membuat keputusan dengan mengetahui algoritme pemain dan keputusan mereka di babak sebelumnya. Selanjutnya, untuk mencapai jaminan yang kuat untuk semua ukuran kinerja tanpa pengetahuan sebelumnya, kami juga perlu menerapkan struktur dua lapis, dengan pembelajaran meta-algoritma dan menggabungkan keputusan sekelompok pelajar dasar, yang masing-masing memenuhi DRVU properti tetapi menggunakan ukuran langkah yang berbeda. Catatan 1 (Perbandingan ketiga ukuran). Catatan 2 (Kemungkinan lain).