論文の概要: PokerKit: A Comprehensive Python Library for Fine-Grained Multi-Variant
Poker Game Simulations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07327v3
- Date: Tue, 3 Oct 2023 23:42:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-05 21:20:16.226384
- Title: PokerKit: A Comprehensive Python Library for Fine-Grained Multi-Variant
Poker Game Simulations
- Title(参考訳): PokerKit: 細粒度多変数ポーカーゲームシミュレーションのための総合Pythonライブラリ
- Authors: Juho Kim
- Abstract要約: PokerKitは、既存のポーカーゲームシミュレーションと手評価ツールの制限を克服するために設計された、オープンソースのPythonライブラリである。
幅広いポーカーのバリエーションをサポートし、ユーザがカスタムゲームを定義するための柔軟なアーキテクチャを提供する。
PokerKitの柔軟性により、ポーカーAI開発、ツール作成、オンラインポーカーカジノ実装など、さまざまな分野のアプリケーションが可能になる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 40.39759037668144
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: PokerKit is an open-source Python library designed to overcome the
restrictions of existing poker game simulation and hand evaluation tools, which
typically support only a handful of poker variants and lack flexibility in game
state control. In contrast, PokerKit significantly expands this scope by
supporting an extensive array of poker variants and it provides a flexible
architecture for users to define their custom games. This paper details the
design and implementation of PokerKit, including its intuitive programmatic
API, multi-variant game support, and a unified hand evaluation suite across
different hand types. The flexibility of PokerKit allows for applications in
diverse areas, such as poker AI development, tool creation, and online poker
casino implementation. PokerKit's reliability has been established through
static type checking, extensive doctests, and unit tests, achieving 99% code
coverage. The introduction of PokerKit represents a significant contribution to
the field of computer poker, fostering future research and advanced AI
development for a wide variety of poker games. The source code is available at
https://github.com/uoftcprg/pokerkit
- Abstract(参考訳): PokerKitは、既存のポーカーゲームシミュレーションと手評価ツールの制限を克服するために設計された、オープンソースのPythonライブラリである。
対照的に、ポーカーキットはポーカーの多種多様なバリエーションをサポートし、ユーザーが独自のゲームを定義するための柔軟なアーキテクチャを提供する。
本稿では,ポーカーキットの設計と実装について詳述する。ポーカーキットは,直感的なプログラムapi,多変量ゲームサポート,さまざまな手のタイプにわたる統一的なハンド評価スイートなどである。
PokerKitの柔軟性により、ポーカーAI開発、ツール作成、オンラインポーカーカジノ実装など、さまざまな分野のアプリケーションが可能になる。
PokerKitの信頼性は静的型チェック、広範なドクテスト、ユニットテストを通じて確立され、99%のコードカバレッジを達成した。
PokerKitの導入は、コンピュータポーカーの分野への重要な貢献であり、様々なポーカーゲームのための将来の研究と高度なAI開発を促進する。
ソースコードはhttps://github.com/uoftcprg/pokerkitで入手できる。
関連論文リスト
- Instruction-Driven Game Engine: A Poker Case Study [53.689520884467065]
IDGEプロジェクトは、大規模言語モデルで自由形式のゲーム記述を追従し、ゲームプレイプロセスを生成することにより、ゲーム開発を民主化することを目的としている。
我々は、複雑なシナリオへの露出を徐々に増大させるカリキュラム方式でIDGEを訓練する。
我々の最初の進歩はポーカーのIDGEの開発であり、これは幅広いポーカーの変種をサポートするだけでなく、自然言語入力を通じて高度に個別化された新しいポーカーゲームを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-17T11:16:27Z) - Instruction-Driven Game Engines on Large Language Models [59.280666591243154]
IDGEプロジェクトは、大規模な言語モデルが自由形式のゲームルールに従うことを可能にすることで、ゲーム開発を民主化することを目的としている。
我々は、複雑なシナリオに対するモデルの露出を徐々に増大させるカリキュラム方式でIDGEを訓練する。
私たちの最初の進歩は、汎用的なカードゲームであるPoker用のIDGEを開発することです。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-30T08:02:16Z) - PokerGPT: An End-to-End Lightweight Solver for Multi-Player Texas
Hold'em via Large Language Model [14.14786217204364]
ポーカーはテキサスホールディング(Texas Hold'em)としても知られており、不完全な情報ゲーム(IIG)における典型的な研究対象となっている。
我々はテキサスホールドエムを任意の数のプレイヤーでプレイし、高い勝利率を得るためのエンドツーエンドの解法であるポーカーGPTを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-04T13:27:50Z) - A Survey on Game Theory Optimal Poker [0.0]
現在までに不完全な情報ゲームは解決されていない。
これにより、ポーカーは人工知能研究にとって素晴らしいテストベッドとなる。
本稿では,ポーカーボットの成功にともなう抽象化手法,ベッティングモデル,具体的な戦略について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-02T04:19:25Z) - Recording and Describing Poker Hands [40.39759037668144]
ポーカーは、人間が様々な種類のポーカーハンドを文書化するのに使える一貫したフォーマットを欠いている。
本稿では,手書き履歴の簡潔な可読性表現を提供するPHHフォーマットを提案する。
補足では、PHHフォーマットの11種類の変種をカバーする10,088個の手を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-18T23:39:01Z) - Are ChatGPT and GPT-4 Good Poker Players? -- A Pre-Flop Analysis [3.4111723103928173]
ポーカーテストにChatGPTとGPT-4を投入し,そのポーカースキルを評価した。
以上の結果から,両モデルともポーカーの高度な理解を示す一方で,ChatGPTとGPT-4はゲーム理論の最適ポーカープレイヤーではないことが明らかとなった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-23T23:16:35Z) - DeepDarts: Modeling Keypoints as Objects for Automatic Scorekeeping in
Darts using a Single Camera [75.34178733070547]
既存のマルチカメラソリューションは、スチールチップダーツの自動スコア管理に非常に高価であり、ほとんどのプレイヤーにはアクセスできない。
キーポイント検出に対する新しいアプローチを提案し,任意のカメラアングルから撮影した単一の画像からダートスコアを予測する。
我々は、このアイデアにまつわる深い畳み込みニューラルネットワークを開発し、ダート位置とダートボードの校正点を予測する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-20T16:25:57Z) - Design and Implementation of TAG: A Tabletop Games Framework [59.60094442546867]
本書では,Tabletop Gamesフレームワーク(TAG)の設計と実装について述べる。
TAGは、AI研究のためのモダンなボードゲームを開発するためのJavaベースのベンチマークである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-25T07:27:30Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。