論文の概要: DouZero: Mastering DouDizhu with Self-Play Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.06135v1
• Date: Fri, 11 Jun 2021 02:45:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-14 14:32:36.605865
• Title: DouZero: Mastering DouDizhu with Self-Play Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: DouZero: DouDizhuをセルフプレイの深層強化学習で習得する
• Authors: Daochen Zha, Jingru Xie, Wenye Ma, Sheng Zhang, Xiangru Lian, Xia Hu, Ji Liu
• Abstract要約: 本稿では,概念的にシンプルで効果的なDouDizhu AIシステム,すなわちDouZeroを提案する。 DouZeroは、ディープニューラルネットワーク、アクションエンコーディング、並列アクターによる従来のモンテカルロ法を強化している。 ボットゾーンのリーダーボードでは344人のAIエージェントの中で第1位にランクインした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.00325925262948
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Games are abstractions of the real world, where artificial agents learn to compete and cooperate with other agents. While significant achievements have been made in various perfect- and imperfect-information games, DouDizhu (a.k.a. Fighting the Landlord), a three-player card game, is still unsolved. DouDizhu is a very challenging domain with competition, collaboration, imperfect information, large state space, and particularly a massive set of possible actions where the legal actions vary significantly from turn to turn. Unfortunately, modern reinforcement learning algorithms mainly focus on simple and small action spaces, and not surprisingly, are shown not to make satisfactory progress in DouDizhu. In this work, we propose a conceptually simple yet effective DouDizhu AI system, namely DouZero, which enhances traditional Monte-Carlo methods with deep neural networks, action encoding, and parallel actors. Starting from scratch in a single server with four GPUs, DouZero outperformed all the existing DouDizhu AI programs in days of training and was ranked the first in the Botzone leaderboard among 344 AI agents. Through building DouZero, we show that classic Monte-Carlo methods can be made to deliver strong results in a hard domain with a complex action space. The code and an online demo are released at https://github.com/kwai/DouZero with the hope that this insight could motivate future work.
• Abstract（参考訳）: ゲームは、人工エージェントが他のエージェントと競争し協力することを学ぶ現実世界の抽象化である。 様々な完全・不完全情報ゲームにおいて重要な成果が得られたが、ドゥーディズフ(DouDizhu、DouDizhu)である。 3人プレイのカードゲームであるFighting the Landlordは未解決のままである。 DouDizhuは競争、コラボレーション、不完全な情報、大規模な国家空間、そして特に法的な行動がターンからターンに大きく異なる可能性のある巨大な行動の集合を持つ非常に困難なドメインである。 残念なことに、現代の強化学習アルゴリズムは、主に単純で小さなアクション空間に焦点を当てているが、驚くことではない。 本研究では,従来のモンテカルロ法を深層ニューラルネットワーク,アクションエンコーディング,並列アクタで拡張する,概念的にシンプルで効果的なDouDizhu AIシステムであるDouZeroを提案する。 DouZeroは、4つのGPUを持つ単一のサーバでゼロから始まり、トレーニングの日々で既存のDouDizhu AIプログラムを上回り、344のAIエージェントの中でBotzoneのリーダーボードにランクインした。 DouZero の構築を通じて、モンテカルロ法は複雑な作用空間を持つハードドメインにおいて強い結果をもたらすことができることを示す。 コードとオンラインデモはhttps://github.com/kwai/DouZeroで公開されており、この洞察が今後の作業の動機になることを期待している。

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