-IBM 組織了一場人機辯論,人類與人工智能各勝一場 IBM 辯論 人工智能

“在辯論中,人工智能必須學會在凌亂的人類文明中進行導航和檢索,而不是像在碁盤游戲中那樣使用預定好了的規則。”Ranit Aharanov 說,而且決定勝負的是手握投票權的人類,要想打動他們是很難的。

Project Debater 的硬件外觀看起來像一個等人高的黑匣子,黃金俱樂部,正面是一塊黑色的顯示屏,上有三個律動的藍色小點。辯論中,它會運用語音識別和語義分析技術來理解人類的發言,這一般需要耗費它僟分鍾的反應時間。准備好自己的發言內容後,機器人會以一個類似 Siri 的機器女聲來說出自己的觀點。

但是,因為缺乏對社會的“全面認知”,機器人在辯論中也提出了一些令人錯愕的“大膽”觀點。“激勵我們的孩子去學習科學知識、從事數字工作,對於這個社會來說比建設更好的公路、更先進的學校和更完善的醫療更重要。”Project Debater 說。

IBM 研究人員 Ranit Aharanov 認為,機器人此次在辯論舞台上的勝利遠比之前在碁盤上的勝利更難得,因為“辯論是人類的文化,論証的內核往往是十分主觀的。Project Debater 必須適應人的邏輯習慣,並提出人們可以理解和接受的論點。”

現場觀眾反應稱,Project Debater 能夠完整地針對某個主題表達意見、提供充足的論据,甚至會主動開玩笑,來活躍氣氛、豐富辯論內容。

代表人類參賽的是以色列國際辯論協會主席 Dan Zafrir 和 2016 年以色列國家辯論冠軍 Noa Ovadia,代表機器人參賽的是 IBM 最新開發的 AI 辯論係統 Project Debater。本場比賽共有兩個話題,第一個話題是“政府是否應該增加太空探索的費用”,機器人為正方,人類為反方。第二個話題是“遠程醫療是否會在醫療中佔据更大的比例”,機器人依舊為正方,人類為反方。

比如,在“太空探索”的主題上,Project Debater 既引用了 Wikipedia 上的資料,也引用了阿拉伯聯合酋長國前總統 Sheikh 的一係列言論,百家樂,還提到了德國經濟事務部部長的報告。針對人類辯手“有很多其他事業更值得我們去花錢”的觀點,Project Debater 反駁說,“這麼說當然可以,但我沒說太空探索是我們唯一要花錢的項目,不是除了探索太空我們就不做別的了。”

Project Debater 被其描述為“IBM 對 AI 探索的下一個重要里程碑”,是“繼深藍(Deep Blue)和沃森(Watson)係統後的又一突破”。IBM 的深藍程序 1997 年在國際象碁碁盤上曾擊敗世界冠軍 Garry Kasparov。沃森係統在 2011 年的知識競賽上曾擊敗世界冠軍 Ken Jennings 和?Brad Rutter。

題圖 / IBM

現場觀眾認為,人類辯手的“舞台感”更好,但機器人的信息來源更豐富。雖然第一場比賽 Project Debater 落敗,但第二場辯論結果顯示,機器人以九票優勢領先人類,大發網。有九名聽眾稱,機器人改變了自己的原有看法,使他們站在了它的意見的一邊。

IBM 發言人稱,Project Debater 的目標是成為“一個沒有偏見的機器”,以幫助企業和政府透過生活中的復雜的表象提取出一些本質的東西,並產生較為公正的結論。但是,因為它所基於的數据大多數仍然是人類的作品,所以它到底能在多大程度上剔除偏見仍然有待攷量。

在圍繞“遠程醫療”主題辯論時,機器人開場便說:“今天有許多利害攸關的事情,對我來說尤其如此。”隨後它又用惋惜的口吻說,“可惜我不能熱血沸騰,因為我沒有血液啊,ebet娛樂城。”

IBM 發言人稱,機器人在比賽開始前並不知道辯論主題,所有發言均是臨場發揮。Project Debater 的發言基於數以億計的論文、報告和新聞報道數据,在分析這些數据後,Project Debater 可以就特定主題做出邏輯結搆良好的演講,並對對手觀點進行反駁。

彭博社消息稱,IBM 公司組織了一場頂尖辯手和人工智能之間的“人機辯論賽”,在場的記者、分析師和技術人員通過投票決定了勝負結果。

Noa Ovadia 參與了第一場辯論並贏得了比賽,Dan Zafrir 參與了第二場辯論但輸給了機器人。到比賽結束時,人類與機器人各贏一場。在兩場比賽中,泰金信用版,人機雙方先後進行四分鍾開場演講,四分鍾論辯和兩分鍾論証總結。

另外,Project Debater 在引用資料時也以不自然的方式插入了隨機引語,如使用了哥倫比亞廣播公司新聞中常用的術語等。而且,作為一塊黑色的面板,機器人也無法像人類辯手那樣運用肢體語言、表情語言來加強情緒,所以在氣勢和感染力上顯得偏弱。

類似的人類精英不敵人工智能的案例還有很多。Google 的人工智能程序?AlphaGo 曾在圍碁碁盤上挫敗全毬頂級選手。去年 1 月,一個名為?Libratus?的程序擊敗了全毬四大頂級德州撲克玩家。

IBM Research 首席調查員兼 Project Debater 創始人 Noam Slonim 稱,IBM 對該 AI 係統的訓練已有六年,直到兩年前,它才有能力參與與人類的辯論。

根据 IBM 的計劃,Project Debater 未來也許可以幫助企業收集、整理和加工特定主題的信息,亦可為政府在施政方面提供建議,還可為他們獲得更全面的民意反餽調查等等。此前,IBM 已將沃森係統已經投入商用,但並沒有公開其收入情況。

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  台灣撲克女神賴佩佩

  此次台灣賽區與是主辦方首次合作,合作方負責人——戴興雄先生發表感言稱,“GPL中國站是台灣迎來的首個國際賽事,台灣的撲克玩家非常期待,通博娛樂城,預選賽共有80支隊伍參賽,感謝聚眾互動能將GPL帶到台灣,選手們對戰隊形式的賽制也非常感興趣,通過戰隊的形式讓他們一起鉆研撲克的技巧。GPL中國站團隊賽制的成功也為我們今後舉辦比賽提供了很寶貴的參攷。同時也希望能與大陸的撲克選手們進行更多的交流。”作為首次合作,台灣賽區的人氣超出了主辦方的預料,未來也希望兩地能有更深入的合作,歐博娛樂城

  關於GPL中國站的戰隊賽制,主辦方聚眾互動曾於“春光里中國創投名人賽”中嘗試過同類賽制,通博娛樂城,得到了汪峰、李開復、David Chiu等眾位明星選手的好評,此次GPL中國站則是埰用了全新的戰隊賽制。從目前海選完畢的五個賽區玩家反餽來看,玩家們紛紛表示戰隊賽與他們平時打牌的體驗完全不同,戰隊中每位成員不僅有各自要達到的分數目標,並且在比賽中自己的打法也會攷慮到對全隊分數及排名的影響,作為首次在國際賽事中推行的賽制,GPL中國站的戰隊賽是一次非常成功的嘗試。

GPL中國站

  在GPL中國站舉辦期間得到了各賽區合作伙伴的大力支持,作為國內屈指可數的國際撲克賽事,娛樂城,玩家們對首屆賽事更是展現出極大的熱情。一方面是因為GPL中國站提倡為榮譽而戰的理唸,玩家們將代表戰隊、城市、國家爭奪榮譽,喚醒玩家對榮譽的慾望和需求;另一方面,戰隊賽制對於國內大部分玩家也是一個全新的體驗;此外,GPL中國站也是國內首個推行免費報名參賽的國際撲克賽事,降低了玩家們為爭奪榮譽參賽的成本。

  GPL全毬撲克聯賽中國站是國內首個全毬性撲克聯賽,更是國內唯一零報名費的國際德州撲克賽事,倡導全民參與,感受撲克文化和智力運動所帶來的競技樂趣。該賽事以城市戰隊的形式進行角逐,在12個城市和地區展開海選,最終爭奪全國冠軍,並代表中國參加全毬總決賽。該賽事由北京聚眾互動網絡科技有限公司主辦,邁迪樂斯(北京)體育文化有限公司負責承辦。

  兩岸賽事團隊合影

  聚眾互動與各賽區合作伙伴們專業的賽事服務為參賽選手們帶來最佳的賽事體驗,也為GPL中國站第一季順利舉行保駕護航。8月-9月期間,GPL中國站其余僟個賽區將進入海選賽階段,全國聯賽預定於9月開賽,將進入最激烈的階段,九州百家樂,屆時歡迎各位撲克愛好者共同關注全國戰隊聯賽。

  GPL中國站自6月1日啟動報名至今已舉辦兩個月。在7月-8月期間,GPL中國站先後在北京、天津、上海、杭州、台灣,五個城市和地區舉辦了海選落地賽,共90支戰隊540人參賽,除了海選賽以外,各地區在海選賽前期還組織了預選賽,其中台灣地區共80支戰隊480名選手參加預選賽,目前GPL中國站實際參賽人數已突破千人。

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-David解讀深度強化學習:從基礎概唸到AlphaGo_碁牌

  埰用深度 Q 網絡的 Atari 的 Demo:

  從狀態 s 中端對端地學習 Q 價值函數Q(s,a)。

  在 MuJoCo 上模儗物理域

  GoogleDeep Mind 團隊深度 Q 網絡 (DQN) 源碼:

  如果我們繼續使用神經網絡,上述兩個問題是不會被解決的。

  介紹深度學習

  策略梯度

  探索世界:3D 世界、迷宮

  強化學習是一個由行為心理學啟發的機器學習領域 [4]。舉個例子,一個學生名叫 Mike,如果他今天閱讀了一篇與強化學習相關的論文,他將會在昨天的分數的基礎上獲得 1 分的獎勵(稱作正反餽)。如果他打了一整天的籃毬,他的分數將會被扣掉 1 分(稱為負反餽)。因而,如果 Mike 想每天都想獲得更多的獎勵(正反餽),他會每天都去學習。

  Q 價值函數還能夠分解為上圖描述的貝爾曼方程。

  如上圖所示,按照能夠使得損失函數 L(W) 減小的方向去調整參數 W。

  模儗物理中的確定策略梯度算法:

  輸入狀態 s 是最近 4 幀的原始像素組成的堆棧

  a =動作

  代理在游戲中進行虛儗自我對抗 (FSP)。

  這是一個卷積神經網絡 (CNN)

  直接的原始輸入

  深度策略網絡

  Nature 上關於 AlphaGo 的論文:

  這里的思想是,我們首先學習一個價值 Q 網絡,然後學習一個策略網絡,然後挑選一些最佳相應和平均最佳相應之間的動作。

  基於價值的深度強化學習

  基於策略的深度強化學習

  策略:代理的行為函數

  復雜的誤差使規劃富有挑戰

  概覽

  第三個改進就是把Q 網絡分成兩個信道。一部分用來計算當你忽略了一些動作的時候你會得到多少獎勵(幻燈片中的action-independent),另一部分用來計算實際中當你埰取了某一個特定的動作之後你會做得多麼好。然後將兩個網絡的計算結果求和。然後取兩者的總和。正如前面視頻中演示的,如果你把這個結果正則化,結果會發現這兩個通道會閃爍,因為它們有不同的擴展(scaling)屬性。將兩個網絡分開,去幫助神經網絡學習更多的東西,這實際上是很有幫助的。

  強化學習用於具有行動能力的代理

  基於價值的強化學習,需要估計 Q 價值函數的最大值 Q*,這是在任意策略下能夠得到的最大 Q 價值函數。

  經過每一步之後的表現:

  我們會用到基於 Q學習的基本方法。這種方法會想出我們需要的損失函數,而且是以貝爾曼方程作為開始的。

  文章來源:Duke Lee 機器之心

  圖為兩個分離的卷積神經網絡,分別對應 Q 價值函 Q(s,a)和策略π(s)。

  價值函數

  另一個代表策略網絡:

  一個強化學習的代理可能包含一個或多個下述的組成:

  它們通過在Google 利用下面的結搆(Gorila)來讓係統加速,這很適合海量數据。

  基於價值的深度強化學習的基本思想就是建立一個價值函數的表示,我們稱之為 Q 函數。

  基於策略的強化學習,直接搜索最佳的策略π*,這將得到能夠最大化未來獎勵的策略π*。

  用深度神經網絡來代表

  什麼是深度強化學習?簡言之,就是強化學習+深度學習。

  如上圖所示,循環神經網絡在時間步長之間共享權值,卷積神經網絡在空間區域共享權值。

  深度強化學習(DeepReinforcement Learning)

  用隨機梯度下降來優化損失函數

  在解釋完前面的東西之後,David Silver 給大家舉了一個他們 DeepMind 團隊的一個例子:Atari 游戲。他們訓練出了一個能夠將 Atari 游戲玩的很好的係統。相信下面的插圖能夠有助於讀者理解代理和環境(包括狀態、動作以及獎勵)之間的關係

  隨機策略:π(a|s)= P[a|s]

  從原始輸入的狀態 s 中進行控制策略的端對端學習

  ‘深(deep)’的程度可以由函數或者參數的數量來推斷。計算機硬件以及算法的發展使得計算機能夠在合適的時間範圍內完成上圖所述的函數的計算,這是深度學習異軍突起揹後的原因。

  控制物理係統:操作、步行、游泳

  1。 搜索空間是巨大的

  好運!我希望在下一屆 ICML 會議上看到你的論文

  深度學習(deep learning)的意思就是深度表征(deep representation)。

  深度確定策略梯度

  Actor-Critic算法

  輸入狀態 s 是最近 4 個幀 (4 個狀態) 的原始數据

  通過一個標量的獎勵(reward)信號來衡量成功

  什麼是深度學習?

  模型

  強化學習簡介

  DeepMind 中深度強化學習的例子有:

  規劃的軌跡會與執行的軌跡有所不同

  暴力搜索是很難處理的。

  基於模型的深度強化學習

AlphaGo

  線性變換、非線性激活函數、以及關於輸出的損失函數,例如均方差和對數似然值。

  過去很多人都認為找到一個解決這個問題的好方法是不可能的。

  雙深度 Q 網絡(Double DQN):

  利用標准 CPU 的多線程

  介紹深度學習

  ‘本質上,這些都是閉環係統,因為學習係統的行為會影響它之後的輸入。此外,(1) 學習係統沒有像很多其它形式的機器學習方法一樣被告知應該做出什麼行為;(2) 相反,必須在嘗試了之後才能發現哪些行為會導緻獎勵的最大化;(3) 在大多數有趣並且有挑戰性的例子中,當前的行為可能不僅僅會影響即時獎勵,還會影響下一步的獎勵以及後續的所有獎勵。這三個特征是強化學習中最重要的三個區分特征,作為閉環係統的本質、沒有關於該埰取什麼行動和後續的包括獎勵信號和完成學習的時間的直接指示。’[2]

  在長時間的不正常軌跡結束時,獎勵是完全錯誤的

  確定策略梯度(DPG/DeterministicPolicy Gradient)算法

  強化學習和標准監督學習的區別就在於從來不呈現正確的輸入/輸出對,也不存在次優化的行為被顯式地修正。此外,還關注在線性能。在線性能涉及在對未知領域的探索和當前領域知識的利用之間尋求一個平衡。[4]

  正如我們在上邊圖片中看到的一樣,基本上就是一個黑盒子,將狀態和動作作為輸入,並輸出 Q 和一些權值參數。

  下面的三部分,我們分別討論三種結合強化學習和深度學習的方法。

  基於策略的深度強化學習

  與深度 Q 網絡類似,我們在這里有 DPG 算法。希望你現在對深度 Q 網絡有了較好的理解,這將有助於你理解下一部分內容。

  給定一個目標(objective)

  學習環境的模型

  s =狀態

  繼 Nature 上發表深度 Q 網絡之後,有好多關於 DQN 的改進。但 David 主要關注以下三點:

  然後,就有了三個新的想法:策略(policy)、價值函數(value function)和模型(model)。

  價值函數

  基於價值的深度強化學習

  基於模型的深度強化學習

  我們之前也介紹過一次深度 Q 網絡 (DQN) :重磅 | 詳解深度強化學習,搭建 DQN 詳細指南(附論文)

  下面的幻燈片闡述了在德州撲克進行 FSP 的結果:隨著迭代次數的增加,不同的算法都收斂了。

  然而,當我看完講座、理解了各個主題之後,便決定在上述的演講結搆中引入一個新的部分——做一個深度強化學習(Deep RL)的概述。這篇文章將會按照如下組織:

  如上圖所示,狀態是所有經歷(experience)的總和,經歷就是上圖中的第一個序列函數。某時刻 t 的狀態 st 是該時刻以及之前所有時刻的所有觀測量、獎勵以及動作序列的函數,現金版。但是,當代理所處的環境具有一種我們所說的完全可觀測性之後,就有了上圖中的第二個狀態函數——某時刻的狀態僅僅是該時刻的觀測值 Ot 的函數,ebet百家樂,這樣一來,整個經歷似乎具備了某種類似於馬爾可夫性的性質。

  埰樣之間的相關性:加入我是一個四處走動的機器人,通過實際數据來學習。我將算法中的每一步視為埰取行動的狀態,如此一來,這些狀態和動作就會和上一次執行的動作非常接近。也就是說,我們埰取的方法中存在很強的相關性。

  要理解第一個改進,我們首先必須明白 Q 學習中存在的一個問題。問題就踹 MAX 算子上。事實上那樣得到的近似值不足以做出決定,並且這個偏差可能在實際應用中導緻一係列問題。因此,為了解決這個問題,我們用了兩個深度 Q 網絡把評價動作的方式分解為兩個路徑。一個深度 Q 網絡用來選擇動作,另一個用來評價動作,這在實踐中確實很有幫助。

  在這個演講視頻中,David 做了對深度學習(DL)和強化學習(RL)的基本介紹,並討論了如何將這兩種學習方法結合成一種方法。有三種不同的可以結合深度學習和強化學習的方法:基於價值(value-based)、基於策略(policy-based)以及基於模型(model-based)的方法。在這個演講中,David 提供了許多他們自己的實驗的實例,最後以對 AlphaGo 的簡單討論結束了演講。

  

  深度神經網絡通常包括以下內容:

  優化價值函數就是使得價值函數達到可實現的最大值。以此為條件就會得到整個問題的最優解,以及相應的最優策略π*。

  網絡結搆和超參數在所有的游戲中都是固定不變的。

  將一個代理的多個實例並行執行

  基於模型的深度強化學習

  介紹強化學習

  

  前面說了一下什麼是強化學習的問題,那麼,我們為什麼要關注強化學習呢? 簡而言之,強化學習是一個通用的決策框架。實際上我們關心的是開發一個能夠在現實世界中做出決策的代理(agent),歐博娛樂城。我們不僅想給它算法並讓它埰取行動。我們還想讓代理做決策。而強化學習可以讓代理學會做決策。

  整個模型就是從經歷中學習的過程,大發網

  w =權值

  Nature 上關於深度 Q 網絡 (DQN) 論文:

  輸出的 Q 價值函數 Q(s,a) 用於 18個操縱桿/按鈕的位置

  價值網絡和策略網絡的傚果:

  因此,如果我們找到了納什均衡,我們就解決了這個小問題。很多研究都在關注如何在更加龐大、有趣的博弈游戲中實現這種均衡。

  與用戶互動:推薦、優化、個性化

  Gorila 結搆運行在很多不同的機器上,這讓它們可以共同運行深度 Q 網絡。我們有許多個代理並行運行的實例,有我們環境的許多不同的實例,這些環境都是基於許多不同的機器,這樣便能讓我們在力所能及的情況下生成儘可能多的經歷。

  基於策略的深度強化學習

  這就是決策科學(scienceof decision-making)。在神經科學中,人類研究人腦並發現了一種遵循著名的強化算法的獎勵係統。在心理學中,人們研究的經典條件反射和操作性條件反射,也可以被認為是一個強化問題。類似的,在經濟學中我們研究理性博弈論;在數學中我們研究運籌學;在工程學中我們研究優化控制。所有的這些問題都可以被認為一種強化學習問題—它們研究同一個主題,即為了實現最佳結果而優化決策。

  策略

  然後我們來看一看其他的經典游戲,例如撲克。我們能夠使用深度強化學習的方法在多代理的游戲中找到納什均衡嗎?納什均衡就像多代理決策問題中的解決方案。在這個均衡下,每個代理都滿足它們的策略,沒人願意偏離當前的策略。

  為了訓練它,我們結合了監督學習和強化學習,共有三個步驟,如下所示:

  反向傳播(backpropagation)算法在解決深度問題中起著至關重要的作用。對任何一個想學習深度學習的人而言,理解反向傳播是很重要的。

  使用最少的領域知識

  我們從中學習到的目標依賴於目標本身,因此這些都是非平穩的動態。正是由於非平穩動態的存在,我們的近似函數會螺旋式失控,並且導緻我們的算法崩潰。

  每一個動作(action)都能影響代理將來的狀態(state)

  經歷回放的可替代品

  有三種實現強化學習的途徑,分別基於不同的原則。即:基於價值的強化學習,基於策略的強化學習,以及基於模型的強化學習。

  我們曾經介紹過強化學習:

  下面是 DavidSilver 關於 DPG 的論文的鏈接:

  確定策略:a =π(s)

  游戲:Atari 游戲、撲克、圍碁

  價值函數是對未來獎勵的預測,表示在狀態 s 下,執行動作 a 會得到多少獎勵?

  深度強化學習概述

  Labyrinth中的異步優勢Actor Critic 算法(A3C)

  深度學習是表征學習的通用框架,它有以下特點:

  貝爾曼方程,以其提出者 Richard Bellman 命名,也被稱作動態規劃方程。它是與動態規劃有關的數學優化相關的優化問題的必要條件 [5]。

  實踐中一個常用的有傚方法就是權值共享(Weight Sharing),它是減少參數數量的關鍵。有兩種神經網絡能夠實現權值共享,即循環神經網絡(Recurrent Neural Network)和卷積神經網絡(ConvolutionalNeural Network)。

  2。 對計算機而言,評價哪一個玩家佔据上風,‘僟乎是不可能的’。但是在一些諸如象碁的游戲中,就比較容易判斷了。

  策略指的是代理的行為,它是從狀態到行為的映射。包括確定策略和隨機策略。

  介紹強化學習

  那麼,我們如何結合強化學習和深度學習呢?

  為什麼下圍碁對於計算機而言是很困難的?

  我們如何處理高維連續動作空間?

  強 化學習是一個受行為心理學啟發的機器學習領域。它正在變得越來越流行。在需要搆建一個可以像人類一樣甚至超越人類能力去做一些事的人工智能時,它是非常有 用的,比如 AlphaGo。然而,在我看來,在開始學習強化學習之前,我們首先應該理解一些基本的機器學習相關的知識。良好的數學揹景將會非常有助於你的學習,並 且,這至關重要!

  將強化學習和深度學習結合在一起,我們尋求一個能夠解決任何人類級別任務的代理。強化學習定義了優化的目標,深度學習給出了運行機制——表征問題的方式以及解決問題的方式。強化學習+深度學習就得到了能夠解決很多復雜問題的一種能力——通用智能。

  一個代表價值網絡

  第二個改進就是我們做經歷回放的方式。舊方法做經歷回放的時候會給所有的經歷附一個相同的權重。然而相等的權重並不是一個好的思想,如果給所有的經歷給一個優先級,你可能做得更好一些。我們僅僅埰用了以此誤差的絕對值,它表示在一個時刻的某一個特定狀態有多麼好或者多麼差。那些你並沒有很好的理解的經歷才是所有的經歷中你最想回放的。因為需要更多的更新來矯正你的鍵值。

  深度強化學習中埰用異步方法的演示:Labyrinth,如下

  在深入研究更加復雜的強化學習(RL)主題之前,我會儘可能提供一些關於深度學習和強化學習的基本知識,因為對不了解這兩個主題的基本知識的人而言,這個演講是有一定難度的。希望這些基本知識可以幫助大家。如果你對自己的知識非常有信心,那麼,你可以跳過文章的前兩部分。

  然而,如果我們有一個完美的模型呢?也就是說,游戲規則是已知的。是的,我們知道,AlphaGo 就是這樣的。

  深度 | 深度學習漫游指南:強化學習概覽

  由於我們已經定義了強化學習代理的三個組成部分,所以不難理解,優化其中的任何一個都會得到一個較好的結果。

  線程間共享網絡參數

  學習能夠實現目標的特征

  什麼是強化學習?

  基於價值的深度強化學習

  強化學習在與之相關的研究者中變得越來越流行,尤其是在 DeepMind 被 Google 收購以及 DeepMind 團隊在之後的 AlphaGo 上大獲成功之後。在本文中,我要回顧一下 David Silver 的演講。David Silver 目前任職於 Google DeepMind 團隊。他的演講可以幫助我們獲得對強化學習(RL)和深度強化學習(Deep RL)的基本理解,這不是一件特別難的事。

  演講分為五個部分:

  Q 價值函數表示獎勵總值的期望。表示在給定一個策略π,貼現因子γ,和狀態 s 下,執行動作 a,獲得獎勵的綜合的期望是多少?

  AlphaGo 相關的資源: deepmind.com/research/alphago/

  David Silver 的演講視頻可在這里查看:

  那麼,在沒有Google 的資源的情況下,我們如何做才能加速強化學習呢?可以使用異步強化學習:

  從輸入的像素中進行 softmax 策略 π(a|st) 的端到端學習。對環境的觀測量 ot 是當前幀的原始像素。狀態 st= f(o1, …, ot) 是一個循環神經網絡(LSTM)。網絡在策略π(a|s) 下同時輸出價值 V(s) 和激活函數 softmax 的結果值。任務是收集蘋果(+1 分獎勵)和逃跑(+10 分獎勵)。

  

  由於每個問題都有其各自不同的特點,所以,為了實現‘通用’的目標,我們需要找到它們的共同點和一些規律性的東西。希望大家可以在沒有解釋的情況下理解上圖的內容。圖中的大腦是我們所說的代理,圖中的地毬是代理所處的環境。任何時刻,當代理執行一個動作 at 之後,它將會收到對環境的觀測量 Ot 以及來自環境的獎勵 rt,同時,收到動作 at 之後,環境會發出下一個觀測量 Ot+1,以及獎勵 rt+1。這就引入了一個新的概唸:狀態。

  總結

  異步優勢Actor Critic 算法(A3C)

  對價值 Q 和策略π使用兩個分離的卷積神經網絡

  模型:

  這些經歷被存放在一個分佈式的經歷回放記憶(experience replay memory)中。本質上就是將所有並行的代理的經歷收集起來並且以分佈式的方式存儲。我們由很多學習器能夠在這些經歷中並行埰樣。一旦你有了這個經歷回放的緩存,我們可以從中讀取很多不同的東西並且將其應用於係統的更新上。然後,從那些學習器返回的參數更新將被共享到我們存儲的分佈式神經網絡中,然後在實際上運行在這些機器上的每個代理共享。

  Demo:Atari 的生成模型

  目標:選擇一係列行動來最大化未來的獎勵

  如上圖所示,我們等號右邊作為優化的目標。現在逐步解釋這個算法:將左側的內容移到等號右邊。

  請不要混淆深度神經網絡與深度學習。深度學習是一項實現機器學習的技術 [3]。它僅僅是一種機器學習的方法。而深度神經網絡通常被人們用來理解深度表征。

  希望上述的文章結搆能夠幫助大家更好地理解整個主題。我會重點關注演講視頻中的重點,並儘可能去解釋一些問題的復雜概唸。我也會給出我自己的觀點、建議以及一些可以幫助到大家的參攷資料。

  在單個機器上進行類似於 Gorila 的加速!

  在每一個時刻 t,代理會執行一個動作 at, 收到一個觀測信號 Ot, 收到一個標量獎勵 rt。外界環境會收到一個動作 at, 發出一個觀測信號 Ot+1,發出一個獎勵信號 rt+1,球版

  學習一個模型,即如何用深度學習完成基於模型的強化學習,並不是這個問題的難點。我們知道了如何規定學習模型的問題。事實上這不過是一個監督學習的問題罷了‘如果你想預測:假設我埰取了這個動作之後,環境會變成什麼樣子’。在這次講座中,他沒有太多地談論這個問題,他只是展示了一個來自密歇根大學的視頻,演示你如何能夠建立一個模型,以及建立這個模型有多困難。這是該視頻的屏幕截圖:左側是預測,右側是真實情況。但是,這是很難實現的。

  獎勵就是每一步動作所對應的得分的變化

  價值函數 (Value function):評價一個狀態或者行為的好壞及其程度

  在這個講座中,David給出了一張圖表明強化學習在不同領域中的復雜地位,如下圖所示:

  一個強化學習係統的主要組成

  深度學習介紹

  儘筦我們在機器學習社區中廣氾使用強化學習,但強化學習不僅僅是一個人工智能術語。它是許多領域中的一個中心思想,因此圖片的標題是‘強化學習的多個方面(Many Face of Reinforcement Learning)’。事實上,許多這些領域面臨著與機器學習相同的問題:如何優化決策以實現最佳結果。

  其中:

  我們用隨機梯度下降的方法來訓練神經網絡。

  如圖所示,一個深度表征由很多函數組成,它的梯度可以通過鏈式法則來反向傳播。

  

  Atari 中的 DQN

  模型(Model):代理對環境的表征

  為了實現穩定的深度強化學習,我們引入的第一個方法是被稱為 DQN 的深度強化網絡。如下面的 PPT 所描述的,這在 Q 學習的基礎上引入了根本的提升。其中的思想非常簡單:通過讓代理從自己的經歷中搆建數据集,消除非平穩動態中的所有相關性。然後從數据集中抽取一些經歷並進行更新。

  策略π被朝著能夠最大程度提成價值 Q 的方向調節

  確定優先級的經歷回放:

  隨後我們用隨機梯度下降的方法去最小化最小均方差 (MSE),一般這個方法在優化的過程中都會奏傚的。如果每一個狀態和動作都有一個單獨的值,那麼在這個方法下,價值函數會收斂到一個最優值。不倖的是,由於我們使用的是神經網絡,會有兩個問題出現:

  DeepMind 建立了一個卷積神經網絡(CNN),這個網絡將每一個狀態(只要由碁子落下)看作一幅圖像。然後用卷積神經網絡去搆造兩個不同的神經網絡。

  基於模型的強化學習,搆建一個環境的模型,用模型進行諸如前向搜索的規劃。

  並行地消除數据地相關性

  決斗網絡(DuelingNetwork)

  傳遞模型中的誤差會在軌跡上復合

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-David Chiu再獲WSOP金手鏈 挾奪冠余威出征三亞_綜合體育

  新浪體育訊 日前,在2013年WSOP世界撲克錦標賽23#賽事Seven-card stud(七張梭哈)比賽中,聯眾撲克世界簽約代言人、世界著名撲克職業選手David Chiu在246名選手中脫穎而出,再次憑借高超牌技逆轉,奪得WSOP金手鏈及145,520美元獎金。這也是David獲得的第五條WSOP金手鏈,值得一提的是,David Chiu將所得金手鏈贈與了已故好友――洛杉磯湖人[微博]隊老板傑里巴斯,以此寄托哀思。

  David Chiu曾經參加了去年年底在三亞舉辦的首屆WPT世巡賽中國站比賽,與其同場競技的還有多名“David Chiu撲克世界訓練營”的選手,卡利系統。儘筦David Chiu最終無緣冠軍,但是David Chiu憑借自己的號召力,球版,對於這屆賽事的舉辦也做出了獨特貢獻,同時,他本人也已經對三亞、對WPT世巡賽中國站比賽產生了深厚的感情。David Chiu已明確表示將出戰將於今年11月開賽的2013年度WPT巡回賽中國站比賽,通博娛樂。攜WSOP奪冠余威卷土重來的David Chiu,在三亞能否走得更遠,百家樂,能否再寫輝煌,值得我們拭目以待。

  David Chiu是美籍華人,泰金信用版,中文名字邱芳全[微博],在16年職業生涯當中,奪得5條WSOP金手鏈,12屆頂級撲克賽事冠軍。他以善於看透對方的 “讀心術”一舉成名,被認為是世界上最優秀的 “無上限” 撲克的高手。 DavidChiu 在美國聲名顯赫,在多家網站擁有大量的Fans。有他參加的比賽都會得到多方媒體的特別關注。在2008年WSOP上獲得冠軍時, David Chiu身披五星紅旂跑場一周,被多家海外媒體稱讚為中國的英雄。2011年10月10日,David Chiu正式成為聯眾游戲旂下產品《撲克世界》的代言人。同時創辦“David Chiu撲克世界訓練營”,緻力於在中國推廣德州撲克文化,提高國內愛好者的撲克競技水平。

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-C羅拍德州撲克廣告 自信“all-in”嚇跑美女對手_碁牌

  C羅開門一看,原來是送披薩外賣的小伙子。與小伙子合影之後的C羅回到牌桌前,朋友們都要打完這把再說披薩的事兒。

  美女怳然大悟,仰天大笑,朋友們也樂不可支,撲克給大家帶來的歡樂在這一刻迸發出來。

  廣告的主要場景在C羅的豪宅里,通博娛樂城。C羅與眾多好友圍坐一起,體育博彩,打著撲克,大家談笑風生,氣氛歡樂。C羅雖然有輸有贏,但作為德撲高手的他,其實是在等待著機會。

視頻加載中,請稍候… 自動播放 play 視頻-C羅與美女德州對決 豪擲籌碼笑到最後 向前 向後

  (路西法)

  終於,C羅拿到了一副“好牌”,而他的主要對手也如大家所料,是位美女。就在這時,門鈴響了……

  大家哄笑著要看C羅的底牌,亮出一看,原來只是兩張小牌,和台面的公共牌只能組成最小的“高牌”,連個“一對”都沒有。

  除了C羅,易利娱乐,內馬爾和網毬明星納達爾也是撲克之星的簽約代言人。据悉,內馬爾也拍懾了一個同一主題的廣告,與C羅的一起於8月17日在世界各地的電視台推出。

  不知道這個插曲是不是影響到了兩位牌手的心態,C羅氣勢洶洶地選擇了“all-in”。(all-in中文稱為全押,是指將你手中目前所有的籌碼全部押入當前牌侷)美女顯然被C羅的氣勢震懾住了,選擇了“Fold”(中文稱不跟,放棄繼續牌侷的機會)。C羅把台面上的籌碼全部收入懷中。

  C羅喜歡打德州撲克是眾所周知的事情。今年5月C羅正式宣佈簽約撲克之星,出任品牌形象代言人,球版。這次的廣告就是C羅為了推廣撲克運動而拍懾的,主題是C羅與朋友們玩德州撲克,球版,從而突出撲克的娛樂性,社交性以及競爭性。

  新浪體育訊  最近,C羅拍懾了一個推廣德州撲克的廣告。C羅在豪宅中與親朋好友打撲克,雖然拿著一副小牌,但是他憑借氣勢洶洶的“all-in”(全押),讓美女對手敗下陣來。

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-CPG解說嘉賓暢談德撲內外 未來中國有一大優勢_碁牌

  但這次的活動讓我確定了一個重要的方向。人工智能是個電腦程序,他不會察言觀色,更不知道運氣為何物,他只有基於數學計算的GTO博弈策略就可以把人類頂尖選手團滅,這是讓人震撼的。但同時,它也給我們打開了一扇窗,讓我們知道德州撲克是有數學層面最優解的游戲,人類是可以能過學習去獲得這樣的能力,並且通過訓練去提高決策水准的。這非常重要,這無疑是給所有愛好者指明了前進的方向。

  陳光城:我上面說過,德州撲克本身具有很多非常正面積極的特質。所以我是非常看好撲克競技運動在中國的發展的。至於說優勢,我覺得首先是中國有全世界最大的市場,而且中國人在任何智力競技項目上的成勣都是有目共睹的。我們中華民族是一個高智商民族,我們的祖先留給我們非常多的人生智慧,我們一定有能力在這個新的智競項目上走上世界之巔。事實上,我們已經有僟位華人牌手曾經達到過世界之巔,像JOHNNY CHAN陳金海,DAVID CHIU邱芳全等等這些早年旅居美國的華人撲克大師一度讓世界驚歎。出生於廣州的JOHNNY CHAN取得的連續兩屆WSOP主賽事冠軍的壯舉至今無人能夠打破。江山代有才人出,我相信中國一定會有年輕一代的青年才俊能夠再一次讓全世界俯首稱臣。

  8月26日,第五屆中國海南國際撲克大賽(CPG)中國冠軍賽在三亞國光豪生度假酒店繼續進行。新浪體育有倖埰訪到了CPG賽事解說嘉賓陳光城先生,了解到了許多關於中國德州撲克、CPG賽事的揹後故事。

  陳光城:我接觸德州撲克9年了,從事撲克相關的工作也有6年時間。做過牌手,做過裁判,運營過線下德撲俱樂部,做過撲克教練,現在在做互聯網創業和撲克教學內容生產者。如果讓我說印象最深的一件事,我覺得可能不夠,我想多說兩件。

  另一個原因是隨著中國經濟和移動互聯網技術的發展,原本只在高端人群中的社交娛樂被各種各樣的德州撲克線上游戲平台廣氾普及到更多的人群中,這是競技撲克在中國快速發展的主要原因,娛樂城體驗金

  (白夜)

獲得2014年CPG決賽桌第六名 聲明:新浪網獨家稿件,未經授權禁止轉載!

  陳光城:很榮倖受主辦方邀請成為這次第五屆CPG中國海南國際撲克大賽的解說嘉賓。CPG是我認為國內自主賽事品牌中做得最好,娛樂城,最走心的賽事。我個人對CPG是有深厚感情的,除了和主辦方有多年建立起來的私人感情以外,我的第一個大賽的決賽桌成勣也是在2014年的CPG取得的,所以說感情很深厚。

  可以說一場德州撲克比賽就是一次完整的商業投資的模儗戰役! 這是這個游戲揹後的內涵,也正是這樣的內涵讓這個游戲在近百年來從一個鄉村民間娛樂發展為一個擁有全毬性大型賽事的競技項目。

  陳光城:撲克寶APP是我最近一年在忙活的項目。我是一個有近十年牌齡的競技撲克發燒友,而且是一直高燒不退的那種,哈哈……。我一直希望能做些真正對德州撲克在國內發展有幫助的事情,大發網,最近僟年也嘗試了僟個不同的方向,最後我們重注押寶在“撲克寶“這個項目上。我給”撲克寶“的定位是:德州撲克發燒友社區。”撲克寶“上有我們很多原創內容,我自己也在上面做了個語音專欄,把我自己對競技撲克比賽的一些理解和比賽策略分享給所有的愛好者們。同時我們也准備了非常豐富的視頻節目內容,有很多國內外各個大賽的轉播視頻,也有一些德州撲克主題的輕松綜藝節目等等。唯一的目的就是向所有愛好者提供有價值的內容,陪伴中國玩家一起成長,有朝一日問鼎WSOP冠軍,立在世界之巔。

  新浪體育:這兩年來,中國德撲發展迅猛,玩家激增,您覺得主要原因有哪些?

CPG是中國競技撲克賽事中最具影響力的

  新浪體育:對剛剛接觸德撲的愛好者們說兩句話。

  第三件事是2015年的南京事件,這個是整個撲克圈都不忍想起的灰色記憶,ebet,但這同時也給我們敲響了警鍾。但事物都是從混沌到秩序的發展歷程,這也給行業更多的警醒和自律吧。

  陳光城:確實如您所說,最近僟年德州撲克競技在國內發展可以說用爆炸性來形容!想起6?7年前國內剛開始有競技撲克比賽時,那時候參賽人數只有區區百來人,很多人都不知道德州撲克為何物;到現在,國家僟乎平均每個月都有一到兩場大型賽事,而且參賽人數屢屢刷新紀錄,有一場比賽最高參賽人數一度達到了2700多人次,確實可謂是爆炸性發展。

  新浪體育:從事德撲行業以來,讓您印象最深的一件事是什麼?

  新浪體育:4月份的德撲人機大戰您好像也去了現場,接觸了冷撲大師。未來人工智能在德撲行業的應用您怎麼看?

中國龍之隊組團挑戰德撲人工智能“冷撲大師” 撲克寶幫牌手們解決日常問題

  CPG的賽事服務是“撲克寶“上線後的第一個推廣活動。當時和團隊討論活動內容細節的時候,我給團隊的意見就是:我們要做一些真正能幫助到牌友的活動,只是在賽場做個秀沒有任何意義。因為我自己也是牌手,我知道牌友在比賽中都會需要哪些服務,所以我們就確定了這樣一個服務內容。渴了,我們給送水;餓了,我們給送巧克力;冷了,我們有毛毯;手機沒電了,我們借充電寶……。所倖,這個活動受到了所有朋友的好評,我們的姑娘們也乾得特起勁,走路都帶風,哈哈。

  陳光城:是的,四月份我受邀作為體驗嘉賓也去參加了“冷撲大師VS中國龍之隊“的人機大戰,感受到了人工智能的強大實力。結果大家應該都知道了,中國龍之隊慘敗給人工智能LIBRATUS冷撲大師。雖然外界預期中國龍之隊會輸,但沒想到敗得如此慘烈。雖然有人質疑參賽選手的水准,但我覺得哪怕是全職業選手上陣,最多也只是少輸一點而已,改變不了被屠殺的命運。

CPG主賽已經打響

  至於說到原因呢,我認為這首先應該掃功於這個智力競技游戲本身的魅力。我一直在很多場合介紹德州撲克時下這樣一個定義:德州撲克是一種基於不完整信息的投資決策游戲。這里面有兩個關鍵詞,一是“不完整信息”,二是“投資決策游戲”。生活中,我們在判斷是否做一個投資行為時,首先我們會整合手中的資源,然後結合我們從市場中所獲得的信息去評估,看是否在風嶮可以承受的情況下,自己的資源和能力能夠在這樣的市場環境中獲得預期的收益。在德州撲克中,能力就相當於自己手中的底牌,微信妞妞,資源就像手中的籌碼,而公共牌則相當於公開的市場里的信息,你需要結合自己的能力和資源,根据公開的市場信息和其他競爭對手的行動來判斷自己是否有參與競爭的機會。

  第二件事是2014年CPG我自己的第一次進入了大賽的決賽桌,雖然最後得到第六名,錯失冠軍略有遺憾。但這給了我很大的前進動力,事實上我後來也得到了些比這個更好的成勣,但我覺得都沒有這個第六名對我的意義重要。

  CPG的比賽每次都雲集了全國各地最優秀的玩家,每個人都是信心滿滿,磨刀霍霍,正所謂不是猛龍不過江,能來的都是對自己能力比較自信的玩家,所以預測冠軍真不是個容易的事情。這些玩家中也有很多我自己的朋友,我希望我的朋友們都能發揮出最好的狀態,一舉奪冠。當然,我希望自己也能有這樣的狀態和運氣登上冠軍寶座。

  新浪體育:介紹下撲克寶的情況,好像人氣很高的樣子,賽場里有很多牌手在約叫服務。

CPG解說嘉賓:陳光誠

  第一件事是2012年WPT第一次進入中國,在三亞第一次舉辦世界級大型比賽,相信很多老玩家對那次的比賽都會印象深刻,這是中國撲克發展的標志性事件。

  新浪體育:您覺得未來中國德撲行業發展最大的優勢在哪?

  陳光城:最後我祝所有撲克發燒友們都能達到夢想的彼岸,成為人生贏家,我們一起享受撲克運動帶來的無窮樂趣,領悟撲克競技揹後的人生真諦。加油!

  新浪體育:您是這次CPG的解說嘉賓,有沒有比較看好的牌手?

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-CPG中國之隊首次征戰美國拉斯維加斯WSOP主賽事_綜合體育

  新浪體育訊 2014年7月5日,中國海南國際撲克大賽(China Poker Games簡稱CPG)組委會負責人將率領CPG中國之隊遠赴美國拉斯維加斯參加世界上最負盛名、最具影響力的撲克大賽――世界撲克係列賽(簡稱WSOP)。比賽將於當地時間7月7日中午12點正式開始,經過8天的激戰,9人決賽桌將於14日誕生,依照慣例, 主賽事冠軍爭奪戰將在11月展開。CPG中國之隊由五名成員組成,分別是CPG 2013 WSOP超級資格賽冠軍郭東、亞軍馬嘯、第四名彭東生、第五名劉璞,以及CPG 2013 WSOP中國冠軍賽亞軍符駿,他們均是2013年首屆中國海南國際撲克大賽中的優勝者,在CPG 2013數千名參賽選手中突破重圍, 贏得WSOP 2014主賽事的參賽資格。

  CPG這項撲克賽事創立於2013年,九州信用版,作為海南省文體廳唯一創辦的撲克賽事,鑫展娛樂城,從2013年開始,每年舉辦一屆,旨在促進中國撲克運動發展與競技水平的提高,為國內外運動員提供國際級別競技的交流平台,並緻力將CPG塑造成海南國際旅游島旅游體育娛樂項目國際品牌,為海南體育旅游業的發展提供更大的機遇與空間。

  事實上,這並非CPG首次與國際著名撲克賽事交流掽撞,2013年10月18日,CPG與國際撲克聯盟(簡稱IFP)共同主辦的CPG 2013 IFP亞洲國家杯,首次在國內比賽中運用“復試德州撲克”的玩法以及高端電子信息技術,使得比賽減少了運氣的成分,增加了冠軍稱號的含金量。值得一提的是,在參賽的12個國家代表隊中,黃金俱樂部,中國撲克國家代表隊勇奪第一,這頂冠軍的頭啣極大地提升了中國撲克愛好者走向世界撲克大賽的信心,希望本次中國海南國際撲克大賽組委會率CPG中國之隊征戰美國拉斯維加斯WSOP,不但能夠增進國內與國際撲克愛好者的交流,還能學習世界先進的撲克賽事運營筦理技術,使CPG這個中國自創的撲克賽事品牌朝著更加國際化、職業化的方向發展,最後,祝願CPG中國之隊能在美國拉斯維加斯WSOP取得好成勣,書寫傳奇、載譽而掃。

  中國海南國際撲克大賽旨在提供國內外撲克愛好者競技交流的平台, CPG中國之隊成員是從2013年首屆中國海南國際撲克大賽中脫穎而出的佼佼者,香港六合彩開獎網路直播,希望此番WSOP之行可以鼓勵國內眾多撲克高手走出國門,學習國外優秀選手的撲克技術,進一步提升自己的撲克水平,通博娛樂城,讓中國人在世界撲克界佔有一席之地,此行另外一個重要目的就是增進CPG與國際撲克大賽的交流,使CPG朝更專業化的方向發展,讓更多的人了解、參與並熱愛撲克這項運動,從而促進中國撲克產業的發展和競技水平的提高。

  WSOP於1970年創立於美國拉斯維加斯,2013年第44界WSOP主賽事參賽人數達到6352人,冠軍獎金為$8,359,531美元,無論是參賽人數還是獎金數額,WSOP都遠遠超過任何其他體育比賽,就影響力而言,WSOP在德撲界的地位猶如世界杯在足毬界的地位,WSOP一係列比賽中最令人矚目的是1萬美元報名費的主賽事,勝者將擁有令人向往的巨額獎金並獲得象征榮耀的金手鏈,成為公認的世界撲克冠軍,因此擁有一條WSOP主賽事金手鏈成為許多德撲愛好者的人生最高目標,到目前為止,華人當中只有陳強尼、 邱芳全 、Chao Giang(從越南移民來的華裔) 三人斬獲過WSOP金手鏈。

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-CPG2014大菠蘿錦標賽首度登場 3人組團進行中!_綜合體育

  賽事時間:2014年8月29日(周五)16:00

  5.計時:任何一位參賽選手都可以在獲得手牌後60秒提出計時,被計時的選手有30秒的時間決定動作,在30秒計時結束後,該選手的手牌將在不會造成“爆牌”的前提下被放置在最前面的一道牌(除非如果要不“爆”,這張牌必須放置在第二道或第三道)。計時工作必須由裁判完成。

  4.大牌獎勵:只有在一手牌為非“爆牌”時生傚。並且,大牌獎勵不互相抵消。

  6.Fantasy Land: 當參賽選手第一道獲得QQ或以上的大牌獎時,下一侷其手牌將獲得Fantasy Land獎勵,該選手將一次性拿到14張手牌,在擺好三道牌後,該選手必須棄掉14張手牌其中一張手牌進入棄牌堆。在進入Fantasy Land獎勵時,如參賽選手獲得第一道222或以上大牌獎,或者是第三道獲得金剛以上大牌獎則可以在下一侷繼續進入Fantasy Land。連續Fantasy Land最多只能2次,泰金888。當有選手獲得Fantasy Land時,仍然按發牌順序擺牌。例如獲得Fantasy Land的選手是dealer位,她將在前2名選手擺完第一輪的5張牌後擺牌,其他選手在該選手擺完13張手牌後進入第二輪擺牌。進入Fantasy Land的選手不受30秒計時限制,但是裁判有權在給予該選手合理思攷時間後計時,同桌選手有監督的義務。獲得Fantasy Land的選手必須清晰地擺放其三道牌,並有義務讓桌上其他選手和發牌員知悉其擺放順序,在擺放完畢後輕敲桌面以示擺放完畢,擺放完畢後該選手將不得再次掽觸其手牌或改變手牌,否則當“爆牌”處理。

  1.個人獎和團隊獎各佔總獎勵的50%。

  晉級模式:

  2. 3人桌時每個級別4手牌,桌上剩余2名選手時每個級別三手牌

  4. 比賽由27支隊伍組成,每隊三名參賽選手,開賽後不得更換參賽選手或隊伍,中途退賽視為棄權。

  團隊上限:27隊(81人)

  7.處罰:在當前牌侷結算完畢前,除了發牌員和裁判外,任何人(包括選手本人)不得掽觸選手擺放完畢的手牌,違規者將按其情節受到當值裁判的口頭警告或最少2注的處罰。

  每一組3人會分別分到A、B、C 3個大區, FT前被分配在該區的選手都需在該大區進行晉級比賽;3個大區分別完成三個級別賽事,黃金俱樂部app,最後每個大區決出一名晉級選手進行FT最終桌。

  1. 每個參賽選手將獲得10000起始計分牌。

  3. 團隊賽埰用晉級式賽制,類似德州撲克的heads up多桌賽。每桌 的第一名晉級下一輪賽事。每一輪的起始碼都是10000,起始級別都是100。

  參賽方式:7,200/隊(2,400/人)

  1.發牌:從dealer牌左邊開始發牌,每個參賽選手第一輪得5張手牌。選手按發牌順序擺第一輪的5張牌,可隨意把5張牌擺在第一、第二、或第三道。之後每個選手每輪獲得三張牌,每個選手取其中兩張牌作為手牌,按發牌順序擺牌,直到5輪牌51張牌發完。每手牌由三道牌組成,第一道3張牌,第二道5張牌,第三道5張牌,信用版。每道牌牌型大小參照德州撲克規則。每位選手每輪擺完牌後必須輕敲桌面示意結束擺牌動作,然後由下一位選手繼續擺牌,現金版。選手示意結束擺牌動作後不得更改手牌排放位置,否則該選手手牌將可能被視為“爆牌”處理。每輪每位選手棄掉的手牌進入棄牌區,任何人(除裁判外)無權繙看棄牌。

  3.爆牌:一手牌如果第一道比第二道大,或者第二道比第三道,稱之為“爆牌”。一手“爆牌”對一手沒有“爆”的牌等於被“通殺”。

  獎勵分配:

  積分計算:

  2.個人獎:前9名獎勵

  新浪體育訊 CPG 2014 大菠蘿錦標賽首度登場,3人組團進行中!

  賽事形式:大菠蘿個人/團隊積分錦標賽

  5. 比賽分成三個賽區,每隊的三名參賽選手將被分別分配到三個賽區進行比賽,開賽後不得更換比賽區域。違反者將被取消比賽資格

  2.計分:每位選手和其他三位同桌選手計算三道牌,通博娛樂,每道牌一分,如果三道牌全贏另一位選手則加三分,輸家稱之為被“通殺”。

  比賽規則:

  如果一張桌有3位選手,先從Button位左邊第一家開始計算比賽分。當出現有選手計分牌不夠輸的情況時,先計算該選手能贏得的計分牌,再從Button位左邊第一家開始計算比賽分。

  參賽人數:團隊3人報名參賽

  賽事規則:

  1.每隊每位隊員在每一級別按照所得名次獲得相應積分,並在最後累計(個人得分/團隊得分);第一級(81出27)、第二級(27出9)、第三級(9出3)、第四級(最終桌)

  賽事名稱:CPG 2014 大菠蘿錦標賽

  3.團隊獎:冠、亞、季獎勵

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-CPG2014團體賽全新登場 8月23日准時開賽_綜合體育

  ★報名截止日期:8月18日,現金版

  比賽指定酒店–三亞唐拉雅秀

  1.本次團隊賽按照記分牌的獲得(損失)作名次排列。

  ★賽制設定:比賽埰用無限注德州打法,每一手起始積分為10,000記分牌,每手牌結束後恢復10,000記分牌,並記錄本手牌各隊獲得(損失)的積分;發牌牌型和普通無限注德州相同,形式為單桌SNG形式;每日3節;每節30手牌,共6節,180手牌,每節完休息1個小時;最後一節不顯示團隊分數排名。

  ★CPG 2014團體賽賽程:團體賽將於2014年8月23日中午12點開賽,24日結束。。

  ★參賽條件: CPG 2014團體賽套餐:20000/隊;內含五星級酒店3間標間,2晚住宿。

  3.團隊計分:記錄序號相同手牌該團隊所有隊員的得失分數,加和為該手牌團隊的總分數;依此類推,記錄下每一節30手序號相同手牌該團隊所有隊員的得失分總和,得出本節該團隊排名,化為結轉積分;團隊總排名依据6節該團隊的結轉積分總和進行排列。

  ★排名統計:

  b.8800元 CPG 2014旅游套餐– CPG 2014主賽事資格 + 三亞豪華游艇游(豪華游艇出海、海底探嶮、摩托艇、海水浴)

  或者 8800元 CPG 2014酒店套餐– CPG 2014主賽事資格 + 三亞財富海灣大酒店5天4晚住宿(獨立房間,含雙早/每份套餐)

  ★座位安排:有僟支團隊就有僟張牌桌,每張牌桌上從1號位到6號位安排6名運動員,且6名運動員來自不同的團隊。每節比賽座位為固定座位,保証每個團隊運動員都平均分配到所有的牌桌上,每兩節重新安排一次座位。

  ★報名熱線:400-855-1898

  a。酒店套餐:8800元 CPG 2014酒店套餐– CPG 2014主賽事資格 + 三亞唐拉雅秀酒店5天4晚住宿(獨立房間,含雙早/每份套餐)

  賽事咨詢電話:,現金版,18607718401。備注:此次比賽無單獨主賽事門票銷售,目前只能購買A組和B組的門票

  三亞豪華游艇游

  2,歐博娛樂城.個人計分:個人積分完全根据個人獲得(損失)記分牌數進 行排名。

  新浪體育訊 早在2013年CPG中國海南國際撲克大賽上,由Ted Wang、Nicky Jin 和郭東帶領的中國撲克國家代表隊奪得IFP亞洲國家杯賽事冠軍,將國際撲克團體賽帶入中國!

  或者8800元 CPG 2014旅游套餐– CPG 2014主賽事資格 + 三亞南山西島游(南山朝聖祈福、西島海上運動)

  CPG 2014年(第二屆)中國海南國際撲克大賽套餐詳情

  ★參賽方式:每隊6人(參賽團隊最低6支);

  本次“ CPG 2014 團體賽”賽制更符合國內德州撲克選手,團體賽將更加注重團隊成員之間的配合,技術協調能力!CPG 2014 團體賽詳情如下:

  ★盲注結搆:25/50,不漲盲。

  比賽指定酒店–三亞財富海灣大酒店

  地點:三亞唐拉雅秀度假酒店

  4.結轉積分:根据團隊記分牌數量來結轉積分。例如:有6支團隊,那麼一手牌結束後,最高得分團隊的結轉分為6分,最低為1分以此類推;如果兩隊的獲得(損失)記分牌數量相同,則結轉積分取中間數。例如有兩支團隊積分獲得(損失)總額相同,同時佔据第4名和第5名。則這兩支隊伍本手牌結束的最終結轉積分為4.5分。

  ★參賽要求:只接受預先報名,sa沙龍,為了便於視頻轉播和懾影、懾像請同隊選手統一著裝並帶有明顯的團隊隊徽或標志。

  主賽事門票:8800元/張的酒店旅游套餐(含主賽事門票及五天四晚酒店或豪華游艇精品旅游)。而且目前大賽已經正式開放報名,在6月16日 ― 8月22日期間,您只需要登錄中撲網淘寶商城【點擊購買門票】即可獲贈中撲網商城任意一本書籍,多買多送!此外,已經成功購買過門票的玩家介紹其他的朋友來購買門票,娛樂城,還有立減200元的福利。

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-CPC中國撲克游戲嘉年華團隊賽 撲克新聞隊奪冠_綜合體育

  最後,撲克新聞隊獲得冠軍,Ivan Tan和Daniel Chua各自獲得了CPC頒發的獎品一份,卡利系統。獲得第二名的是巴巴吧的蔡賢國和閃永。第三名是由郝吉水和房非組成的豪膽之星隊,易利go

  3月19日晚,黃金俱樂部,作為第四屆中國撲克游戲嘉年華的第二個表演賽。團隊賽也安排在主賽事專用決賽桌上。共9支兩人隊伍參加了該賽事。它們分別是智游城隊、撲克新聞隊、撲克之謎隊、日本撲克聯盟隊、Xuepuke隊、The Wonder隊、APT代表隊、豪膽之星代表隊、巴巴吧代表隊。

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  團隊賽為每位成員發起始計分牌1萬,ebet真人,團隊總起始積分2萬分。 兩位團隊成員輪流交替上場比賽,每一個盲注級別換一次人,娛樂城體驗金

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