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2021-11-01 发布于上海
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Suphx: Mastering Mahjong with Deep Reinforcement Learning 0 Junjie Li, Sotetsu Koyamada, Qiwei Ye, 2 Guoqing Liu, Chao Wang, Ruihan Yang, Li Zhao, 0 2 Tao Qin, Tie-Yan Liu, Hsiao-Wuen Hon r p A Microsoft Research Asia 1 Kyoto University ] University of Science and Technology of China I Tsinghua University A. Nankai University s c [ Abstract 2 v Artiﬁcial Intelligence (AI) has achieved great success in many domains, 0 and game AI is widely regarded as its beachhead since the dawn of AI. In 9 recent years, studies on game AI have gradually evolved from relatively 5 simple environments (e.g., perfect-information games such as Go, chess, 3 shogi or two-player imperfect-information games such as heads-up Texas 1. hold’em) to more complex ones (e.g., multi-player imperfect-information 3 games such as multi-player Texas hold’em and StartCraft II). Mahjong 0 is a popular multi-player imperfect-information game worldwide but very 0 challenging for AI research due to its complex playing/scoring rules and rich 2 hidden information. We design an