BridgeHand2Vec：桥牌手牌表示方法
人工智能
2023-10-11 v1
摘要
契约桥牌是一种具有不完全信息特征的游戏，对人工智能方法提出了令人振奋的挑战。本文提出BridgeHand2Vec方法，利用神经网络将桥牌玩家手牌（由13张牌组成）嵌入向量空间。所得表示反映了该手牌在游戏中的强度，并能够确定不同手牌之间可解释的距离。该表示通过训练神经网络估计一对牌手所能赢取的技术墩数得到。在本文其余部分，我们分析了所得向量空间的性质，并给出了其在强化学习与开叫分类中应用的示例。尽管并非主要目标，用于向量化的神经网络在DDBP2问题（估计两手给定牌的赢墩数）上取得了SOTA结果。
引用
@article{arxiv.2310.06624,
title = {BridgeHand2Vec Bridge Hand Representation},
author = {Anna Sztyber-Betley and Filip Kołodziej and Jan Betley and Piotr Duszak},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.06624},
year = {2023}
}