We investigate the repeated prisoner's dilemma game where both players alternately use reinforcement learning to obtain their optimal memory-one strategies. We theoretically solve the simultaneous Bellman optimality equations of reinforcement learning. We find that the Win-stay Lose-shift strategy, the Grim strategy, and the strategy which always defects can form symmetric equilibrium of the mutual reinforcement learning process amongst all deterministic memory-one strategies.


翻译:我们调查了屡次囚犯的两难游戏,即双方选手轮流使用强化学习来获得最佳的记忆一体战略。 我们理论上解决了同时同时出现的加强学习的贝尔曼最佳方程式。 我们发现,Win-stay Loste-轮班战略、格林战略以及总是有缺陷的战略可以形成所有确定性记忆一型战略之间相互强化学习过程的对称平衡。

0
下载
关闭预览

相关内容

强化学习(RL)是机器学习的一个领域,与软件代理应如何在环境中采取行动以最大化累积奖励的概念有关。除了监督学习和非监督学习外,强化学习是三种基本的机器学习范式之一。 强化学习与监督学习的不同之处在于,不需要呈现带标签的输入/输出对,也不需要显式纠正次优动作。相反,重点是在探索(未知领域)和利用(当前知识)之间找到平衡。 该环境通常以马尔可夫决策过程(MDP)的形式陈述,因为针对这种情况的许多强化学习算法都使用动态编程技术。经典动态规划方法和强化学习算法之间的主要区别在于,后者不假设MDP的确切数学模型,并且针对无法采用精确方法的大型MDP。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
【图与几何深度学习】Graph and geometric deep learning,49页ppt
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
184+阅读 · 2020年2月1日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
14+阅读 · 2018年4月27日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Arxiv
5+阅读 · 2018年6月12日
VIP会员
相关VIP内容
【图与几何深度学习】Graph and geometric deep learning,49页ppt
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
184+阅读 · 2020年2月1日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
14+阅读 · 2018年4月27日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员