墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
2.2k累计阅读
2.3k平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
是博弈论的非零和博弈中具代表性的例子，反映个人最佳选择并非团体最佳选择。
或者说在一个群体中，个人做出理性选择却往往导致集体的非理性。虽然困境本身只属模型性质，但现实中的价格竞争、环境保护等方面，也会频繁出现类似情况。
两个共谋犯罪的人被关入监狱，不能互相沟通情况。如果两个人都不揭发对方，则由于证据不确定，每个人都坐牢一年；若一人揭发，而另一人沉默，则揭发者因为立功而立即获释，沉默者因不合作而入狱十年；若互相揭发，则因证据确凿，二者都判刑八年。
由于囚徒无法信任对方，因此倾向于互相揭发，而不是同守沉默。
囚徒困境所反映出的深刻问题是，人类的个人理性有时能导致集体的非理性-聪明的人类会因自己的聪明而作茧自缚，或者损害集体的利益。
复杂网络囚徒困境博弈matlab源程序
复杂网络囚徒困境博弈matlab源程序，采用方形格子规则网络或无标度网络。
双人零和博弈（two player zero-sum game）的性质
关于双人零和博弈与minmax theorem关联的的若干有趣性质
prisonerdilemma:囚徒困境
囚徒困境博弈 还没有完成！
2020最佳双人博弈对抗方法 | 基于强化学习对手建模的滚动时域演化算法「AI核心算法」...
关注：耕智能，深耕AI脱水干货作者：唐振韬 报道：深度强化学习 CASIA转载请联系作者前言格斗游戏是一项极具挑战的双人实时对抗人工智能博弈任务，常具有组合动作空间规模大、角色属性风格...
博弈论-囚徒困境思路
根据纳什非合作博弈理论，博弈各方从个体理性出发，以最大最小化的原则采取策略，往往会陷入囚徒困境。但实际出现的囚徒困境要比理论所表明的要少的多，这说明现实生活中互动的人们之间存在着较强的协调性。为此，众多的学者对现实中的协调机制进行了分析
matlab仿真博弈论
通过matlab实现对博弈论的仿真，并加入一个具有学习机制的间谍，通过仿真得到间谍对整个系统的影响
最近做到的一些有意思的数学题目（博弈，双人玩游戏）
acm中几个有趣的博弈题目
qupath再度更新：使用WSInfer进行深度学习
我们在下面提供了一个示例，说明如何使用 WSInfer 创建 WSI 中肿瘤和肿瘤浸润淋巴细胞 （TIL） 的空间图谱，这些图谱被认为在几种癌症中既有预后又有预测意义6,10,11,12.由于 WSI 非常大，因此它们通常被分解为补丁，以使分析变得可行。补丁分类的输出通常是空间分类地图，通常可以跨 WSI 集成，以创建表示该幻灯片的诊断、预测或“分数”的单个输出。在当前的实施中，我们专注于斑块分类的通用任务，该任务广泛用于广泛的病理学应用，具有促进诊断、预后或预测功能的深度学习模型。
双人博弈类dp总结
实例1：（USACO A Game） 有一列数排列， 甲乙两个人每次可以从头或者从末尾取一个数， 问甲乙在采取最优策略的基础下分别分别得分是多少？ 这个题带有一丝区间的味道， 因此我们定义dp[i][j]为先取者所能取得的得分， 然后我们思考对于当前的i-j的序列甲先取的话有两种取法， 即1.从头取， 2.从末尾取， 1对应dp[i+1][j] 如果dp[i][j]是甲能取得...
本地部署 Anything LLM+Ollama+DeepSeek R1 大模型并实现外部访问
DeepSeek 一经发布就引起社会的广泛的关注，因为 DeepSeek 的价格低廉，性能卓越，提供了多种使用方式，满足不同用户的需求和场景。本文将详细的介绍如何在本地 Windows 上安装部署 Anything LLM + Ollama 来实现用户和 DeepSeek-r1 对话的功能以及利用路由侠内网穿透实现外网访问。
Ansys Lumerical FDTD仿真加速策略与高性能硬件选型指南
本文深入探讨了Ansys Lumerical FDTD仿真的核心加速策略，涵盖算法优化与硬件选型两大维度。通过合理运用非均匀网格、对称边界条件等算法技巧，并精准匹配CPU/GPU计算资源与高性能硬件配置，可显著提升仿真效率，将计算时间从数天缩短至数小时。
组合博弈游戏
² 组合博弈游戏的概念和特点 ² 组合博弈游戏应满足以下性质： ² 1. 有两个游戏者。 ² 2. 有一个可能的游戏状态集。这个状态集通常是有限的。 ² 3. 游戏规则指定了在任何状态下双方的可能的走步和对应的后继状态集。如果在任意状态下双方的走步集合是相同的，那么说游戏是公平的(impartial) ，否则是不公平的(partizan) 。象棋是不公平的，因...
顶会新宠！Gate+Attention创新思路发A会
性能提升：在Places2自然场景和CelebA-HQ人脸数据集上，与以往方法相比，该系统在自由形式掩码修复任务中取得了更高的质量和更低的误差（例如，平均ℓ1误差和ℓ2误差显著降低）。硬件效率提升：Griffin和Hawk在TPU-v3上的训练效率与Transformer相当，且在推理时具有更低的延迟和显著更高的吞吐量。门控卷积：提出了一种新的门控卷积机制，通过学习每个通道在每个空间位置的动态特征选择机制，解决了传统卷积将所有输入像素视为有效像素的问题。
读书笔记：多智能体机器学习（二）
文章目录双人矩阵博弈学习Nash均衡求解Nash均衡线性规划梯度上升算法 Gradient Ascent AlgorithmWoLF-IGA (win or learn fast-policy) 算法the policy hill climbing (PHC) algorithmWoLF-PHC算法多人随机博弈极大极小Q学习算法 Minimax-Q AlgorithmNash Q学习算法Friend-or-Foe Q-Learning 双人矩阵博弈学习 Nash均衡 猜硬币 囚徒困境 剪刀-石头
ROS2机械臂实战：从基础控制到视觉抓取
本文详细介绍了ROS2机械臂从仿真环境搭建到视觉抓取的全流程实战指南。内容涵盖使用Gazebo搭建仿真环境、编写基础控制节点、集成视觉感知进行目标检测与坐标变换，并设计状态机逻辑实现自动化抓取。通过系统集成与联调，帮助开发者掌握ROS2机械臂开发的核心技能。
SMMU软件指南SMMU编程之流表(Stream Table)
SMMU使用一组内存中的数据结构来定位翻译数据，详见“转换过程概述”（Translation process overview）。SMMU_(*_)STRTAB_BASE 存储初始结构（流表，Stream Table）的基地址。流表项（Stream Table Entry, STE）包含二级（Stage 2）转换表的基址指针，同时也定位一级（Stage 1）配置结构，这些配置结构包含转换表的基址指针。 传入事务的 StreamID，由 SEC_SID 进行限定，决定了用于查找的流表，并定位相应的STE。
详解矩阵博弈
若玩家1一直选择显示正面，即选择正面的概率为1，很快就会被玩家2发现，那么玩家2就会开始显示反面，玩家1继而也意识到一直在输，从而也会开始显示反面。若用玩家选择显示正面反面的频率来代表概率，则玩家1选择显示正面反面的概率为：（0.5，0.5）。事实上，每个玩家都应该每次以0.5的概率选择显示正面，以0.5的概率选择显示反面，从而使获得的回报最大化。而对于囚徒B也是一样的。若一个具有机器学习能力的智能体不断重复玩这个游戏，那么就会学习到在任何情况下，都以1的概率选择坦白，以0的概率选择抵赖，这就是。
Swin Transformer 与 CNN 结合实现图像分类
Swin Transformer 与 CNN 结合实现图像分类。(含swin transformer 结构讲解，cnn网络搭建，代码)
Yale开放课程博弈论5
接着上节课讲到的纳什均衡，这节课一直在weiz
【unity实战】Unity游戏开发：如何用ScriptableObject与序列化多态实现可复用的模块化效果系统？
本文介绍了两种实现卡牌游戏效果系统的模块化设计方案。方案一使用ScriptableObject创建独立的效果资产，通过组合实现不同效果，优点是数据可复用、可视化编辑，缺点是同类不同参数效果需创建大量SO文件。方案二利用SerializeReference特性直接嵌套效果实例，避免SO文件过多，但需要插件支持编辑器多态显示。两种方案都将效果与卡牌解耦，提高了代码复用性和扩展性，解决了硬编码带来的重复、维护困难和扩展不便等问题。开发者可根据项目需求选择合适方案，或结合两者优势构建更灵活的系统。
jre9下载 jdk9
(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】
当LLM面对囚徒困境，阁下又该如何应对？
作者|Conqueror712整理|NewBeeNLPhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/682698121后台留言『交流』，加入 NewBee讨论组大家好，这里是 NewBeeNLP。今天分享 LLM 在博弈论框架下的 战略决策能力 。论文：Strategic Behavior of Large Language Models: Game Structure vs...
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
零和博弈，囚徒困境，马斯洛需求层次理论
零和博弈 零和博弈:博弈前的损益总和与博弈后的损益总和相等。 非零和博弈:指博弈后的损益大于（小于）博弈前的损益总和。（正和或负和） 例:四个人晚上打麻将 在家里打是零和博弈 在棋牌室打就是负和博弈(平台抽成) 零和博弈的意思是：在这个环境中，获胜的一方和失败一方的收益或损失是相互抵销的。只要这结果集中任何一个结果双防的得失不相等，都不是零和博弈。 双人的“石头剪刀布”是一款经典的零和博弈游戏，每一次石头剪刀布，都必定只有一个获胜方，一个失败方（或平局）。假设获胜的分值+1，失败分值-1，平局分值+0。那
假人有限元模型
假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用
RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具
DOS版、EFI版的RU工具，可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。
零和博弈（Zero-Sum Games）与非零和博弈（Non-Zero-Sum Games）
零和博弈（Zero-Sum Games）与非零和博弈（Non-Zero-Sum Games）定义典型例子思考（个人观点）参考文献 定义 零和博弈 在博弈收益（支付）结果上看，一方所部就是另一方所失。得失的总和为零，这种情况的博弈可称为零和博弈 (zero-sum games)。零和博弈是常和博弈（constant-sum game）的一种特殊情况。 常和博弈是指所有博弈方的得益总和为非零的参数，包含正和博弈，负和博弈，零和博弈。 非零和博弈 非零和博弈与零和博弈相对。非零和博弈表示在不同策略组合下各
Yale开放课程博弈论21
21. 合作与结局 这节课围绕的问题是Repeated interaction。 在一个正在进行的关系中，对于将来奖励的承诺和未来惩罚的威胁，可能会激励现在产生“好行为”。 从囚徒困境开始讲起，这个双人博弈中，双方可选的策略是合作或者背叛。 cooperation defect cooperation 2,2 -1,3 d
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
3290
扫一扫
