![](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/af6eb68ddde5aaf6df9550e2c5c7f84385f77aee/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JUU2JUE5JTlGJUU2JUEyJUIwJUU1JUFEJUE2JUU3JUJGJTkyJUU4JUFCJTk2JUU2JTk2JTg3JUU4JUFBJUFEJUUzJTgxJUJGJUUzJTgzJUExJUUzJTgzJUEyXzcmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZ0eHQtY2xpcD1lbGxpcHNpcyZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTgxYTY3MTA1NWM5NjIyZmY3N2ViYzg1YjgzMTAwNGNk%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwZmVzdGE3OCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9N2VjOTJjNjg0ZGY0OTk0ZTU1ODhkMjJiZjJiMGEwN2U%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Debe00b55ae6c0a57f1e46989465c6235)
エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
機械学習論文読みメモ_7 - Qiita
Fictitious Self-Play in Extensive-Form Games, ICML2015 fictitious play問題は、プレイヤー同士がゲ... Fictitious Self-Play in Extensive-Form Games, ICML2015 fictitious play問題は、プレイヤー同士がゲームをプレイし、敵対者の期待戦略に対する最適な対応行動を選択する問題である。 特定のクラスのゲームでは、上記設定におけるプレイヤーの期待行動はナッシュ均衡に収束する。 この問題に対する手法はlarge-scaleに対応したものが少ない。 ゲームには2種類あり、extensive formは逐次各状態毎に行動戦略関数を用い行動を決定する。 normal formはプレイヤーが到達可能な状態を全て考慮し行動を決定する。 extensive formはnormal formに変換可能だが、可能な行動が指数的に増大する。 extensive formは行動戦略関数の利用により表現力が高い。 この行動戦略関数にfictitious pl