本篇文章给大家谈谈德扑最强玩家，以及德扑最强玩家是谁对应的知识点，希望对各位有所帮助，收藏本站线上德州APP下载。
2019 年可以说是「预训练模型」流行起来的一年。自 BERT 引发潮流以来，相关方法的研究不仅获得了 EMNLP 大会最佳论文等奖项，更是在 NLP、甚至图像领域里引领了风潮。
去年也有很多 游戏 AI 取得了超越人类的水平。人工智能不仅已经玩转德州扑克、星际争霸和 Dota2 这样复杂的 游戏 ，还获得了 Nature、Science 等顶级期刊的肯定。
机器之心整理了去年全年 在人工智能、量子计算等领域里最为热门的七项研究 。让我们以时间的顺序来看：
第一个重磅研究出现在 2 月，继发布刷新 11 项 NLP 任务记录的 3 亿参数量语言模型 BERT 之后，谷歌 OpenAI 于 2019 年 2 月再次推出了一种更为强大的模型，而这次的模型参数量达到了 15 亿。这是一种 大型无监督语言模型 ，能够生产连贯的文本段落，在许多语言建模基准上取得了 SOTA 表现。此外，在没有任务特定训练的情况下，该模型能够做到初步的阅读理解、机器翻译、问答和自动摘要。
该模型名为 GPT-2，它是基于 Transformer 的大型语言模型，包含 15 亿参数、在一个 800 万网页数据集上训练而成。训练 GPT-2 有一个简单的目标：给定一个文本中前面的所有单词，预测下一个单词。GPT-2 是对 GPT 模型的直接扩展，在超出 10 倍的数据量上进行训练，参数量也多出了 10 倍。
GPT-2 展示了一系列普适而强大的能力，包括生成当前最佳质量的条件合成文本，其中我们可以将输入馈送到模型并生成非常长的连贯文本。此外，GPT-2 优于在特定领域（如维基百科、新闻或书籍）上训练的其它语言模型，而且还不需要使用这些特定领域的训练数据。在 知识问答、阅读理解、自动摘要和翻译等任务 上，GPT-2 可以从原始文本开始学习，无需特定任务的训练数据。虽然目前这些下游任务还远不能达到当前最优水平，但 GPT-2 表明如果有足够的（未标注）数据和计算力，各种下游任务都可以从无监督技术中获益。
最后，基于大型通用语言模型可能会产生巨大的 社会 影响，也考虑到模型可能会被用于恶意目的，在发布 GPT-2 时，OpenAI 采取了以下策略： 仅发布 GPT-2 的较小版本和示例代码，不发布数据集、训练代码和 GPT-2 模型权重 。
机器学习顶会的最佳论文，总会引起人们的广泛讨论。在今年 6 月于美国加州举办的 ICML 2019（国际机器学习大会）上，由苏黎世联邦理工学院（ETH）、德国马普所、谷歌大脑共同完成的《Challenging Common Assumptions in the Unsupervised Learning of Disentangled Representations》获得了其中一篇最佳论文。研究者在论文中提出了一个与此前学界普遍预测相反的观点：对于任意数据，拥有相互独立表征（解耦表征）的无监督学习是不可能的。
论文链接：
在这篇论文中，研究者冷静地审视了该领域的最新进展，并对一些常见的假设提出了质疑。
首先，研究者表示从理论上来看，如果不对模型和数据进行归纳偏置，无监督学习解耦表征基本是不可能的；然后他们在七个不同数据集进行了可复现的大规模实验，并训练了 12000 多个模型，包括一些主流方法和评估指标；最后，实验结果表明，虽然不同的方法强制执行了相应损失「鼓励」的属性，但如果没有监督，似乎无法识别完全解耦的模型。此外，增加的解耦似乎不会导致下游任务学习的样本复杂度的下降。
研究者认为，基于这些理论，机器学习从业者对于超参数的选择是没有经验法则可循的，而在已有大量已训练模型的情况下， 无监督的模型选择仍然是一个很大的挑战 。
去年 6 月，来自德国波恩-莱茵-锡格应用技术大学和谷歌大脑的研究者发表了一篇名为《Weight Agnostic Neural Networks》的论文，进而引爆了机器学习圈。在该论文中，他们提出了一种神经网络架构搜索方法， 这些网络可以在不进行显式权重训练的情况下执行各种任务 。
论文链接：
通常情况下，权重被认为会被训练成 MNIST 中边角、圆弧这类直观特征，而如果论文中的算法可以处理 MNIST，那么它们就不是特征，而是函数序列/组合。对于 AI 可解释性来说，这可能是一个打击。很容易理解，神经网络架构并非「生而平等」，对于特定任务一些网络架构的性能显著优于其他模型。但是相比架构而言，神经网络权重参数的重要性到底有多少？
来自德国波恩-莱茵-锡格应用技术大学和谷歌大脑的一项新研究提出了一种神经网络架构搜索方法，这些网络可以在不进行显式权重训练的情况下执行各种任务。
为了评估这些网络，研究者使用从统一随机分布中采样的单个共享权重参数来连接网络层，并评估期望性能。结果显示，该方法可以找到少量神经网络架构，这些架构可以在没有权重训练的情况下执行多个强化学习任务，或 MNIST 等监督学习任务。
BERT 带来的影响还未平复，CMU 与谷歌大脑 6 月份提出的 XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现，并在 18 个任务上取得了当前最佳效果。
来自卡耐基梅隆大学与谷歌大脑的研究者提出新型预训练语言模型 XLNet，在 SQuAD、GLUE、RACE 等 20 个任务上全面超越 BERT。
作者表示， BERT 这样基于去噪自编码器的预训练模型可以很好地建模双向语境信息，性能优于基于自回归语言模型的预训练方法 。然而，由于需要 mask 一部分输入，BERT 忽略了被 mask 位置之间的依赖关系，因此出现预训练和微调效果的差异（pretrain-finetune discrepancy）。
基于这些优缺点，该研究提出了一种泛化的自回归预训练模型 XLNet。XLNet 可以：1）通过最大化所有可能的因式分解顺序的对数似然，学习双向语境信息；2）用自回归本身的特点克服 BERT 的缺点。此外，XLNet 还融合了当前最优自回归模型 Transformer-XL 的思路。
延伸阅读：
2019 年 7 月，在无限制德州扑克六人对决的比赛中，德扑 AI Pluribus 成功战胜了五名专家级人类玩家。Pluribus 由 Facebook 与卡耐基梅隆大学（CMU）共同开发，实现了前辈 Libratus（冷扑大师）未能完成的任务，该研究已经登上了当期《科学》杂志。
据介绍，Facebook 和卡内基梅隆大学设计的比赛分为两种模式：1 个 AI+5 个人类玩家和 5 个 AI+1 个人类玩家，Pluribus 在这两种模式中都取得了胜利。如果一个筹码值 1 美元，Pluribus 平均每局能赢 5 美元，与 5 个人类玩家对战一小时就能赢 1000 美元。职业扑克玩家认为这些结果是决定性的胜利优势。 这是 AI 首次在玩家人数（或队伍）大于 2 的大型基准 游戏 中击败顶级职业玩家 。
在论文中，Pluribus 整合了一种新的在线搜索算法，可以通过搜索前面的几步而不是只搜索到 游戏 结束来有效地评估其决策。此外，Pluribus 还利用了速度更快的新型 Self-Play 非完美信息 游戏 算法。综上所述，这些改进使得使用极少的处理能力和内存来训练 Pluribus 成为可能。 训练所用的云计算资源总价值还不到 150 美元 。这种高效与最近其他人工智能里程碑项目形成了鲜明对比，后者的训练往往要花费数百万美元的计算资源。
Pluribus 的自我博弈结果被称为蓝图策略。在实际 游戏 中，Pluribus 使用搜索算法提升这一蓝图策略。但是 Pluribus 不会根据从对手身上观察到的倾向调整其策略。
在人工智能之外的量子计算领域，去年也有重要的研究突破。2019 年 9 月，谷歌提交了一篇名为《Quantum supremacy using a programmable superconducting processor》的论文自 NASA 网站传出，研究人员首次在实验中证明了量子计算机对于传统架构计算机的优越性：在世界第一超算 Summit 需要计算 1 万年的实验中，谷歌的量子计算机只用了 3 分 20 秒。因此，谷歌宣称实现「量子优越性」。之后，该论文登上了《自然》杂志 150 周年版的封面。
这一成果源自科学家们不懈的努力。谷歌在量子计算方向上的研究已经过去了 13 年。2006 年，谷歌科学家 Hartmut Neven 就开始 探索 有关量子计算加速机器学习的方法。这项工作推动了 Google AI Quantum 团队的成立。2014 年，John Martinis 和他在加利福尼亚大学圣巴巴拉分校（UCSB）的团队加入了谷歌的工作，开始构建量子计算机。两年后，Sergio Boixo 等人的论文发表，谷歌开始将工作重点放在实现量子计算优越性任务上。
如今，该团队已经构建起世界上第一个超越传统架构超级计算机能力的量子系统，可以进行特定任务的计算。
量子优越性实验是在一个名为 Sycamore 的 54 量子比特的完全可编程处理器上运行的。该处理器包含一个二维网格，网格中的每个量子比特与其他四个相连。量子优越性实验的成功归功于谷歌改进了具有增强并行性的双量子比特门，即使同时操作多个门，也能可靠地实现记录性能。谷歌使用一种新型的控制旋钮来实现这一性能，该旋钮能够关闭相邻量子比特之间的交互。此举大大减少了这种多连通量子比特系统中的误差。此外，通过优化芯片设计来降低串扰，以及开发避免量子比特缺陷的新控制校准，谷歌进一步提升了性能。
虽然 AI 没有打败最强人类玩家 Serral，但其研究的论文仍然登上了 Nature。2019 年 10 月底，DeepMind 有关 AlphaStar 的论文发表在了当期《Nature》杂志上，这是人工智能算法 AlphaStar 的最新研究进展，展示了 AI 在「没有任何 游戏 限制的情况下」已经达到星际争霸Ⅱ人类对战天梯的顶级水平，在 Battle.net 上的排名已超越 99.8％的活跃玩家 。
回顾 AlphaStar 的发展历程，DeepMind 于 2017 年宣布开始研究能进行即时战略 游戏 星际争霸Ⅱ的人工智能——AlphaStar。2018 年 12 月 10 日，AlphaStar 击败 DeepMind 公司里的最强玩家 Dani Yogatama；12 月 12 日，AlphaStar 已经可以 5:0 击败职业玩家 TLO 了（TLO 是虫族玩家，据 游戏 解说们认为，其在 游戏 中的表现大概能有 5000 分水平）；又过了一个星期，12 月 19 日，AlphaStar 同样以 5:0 的比分击败了职业玩家 MaNa。至此，AlphaStar 又往前走了一步，达到了主流电子竞技 游戏 顶级水准。
根据《Nature》论文描述，DeepMind 使用通用机器学习技术（包括神经网络、借助于强化学习的自我博弈、多智能体学习和模仿学习）直接从 游戏 数据中学习。AlphaStar 的 游戏 方式令人印象深刻——这个系统非常擅长评估自身的战略地位，并且准确地知道什么时候接近对手、什么时候远离。此外，论文的中心思想是将 游戏 环境中虚构的自我博弈扩展到一组智能体，即「联盟」。
联盟这一概念的核心思想是：仅仅只是为了赢是不够的。相反，实验需要主要的智能体能够打赢所有玩家，而「压榨（exploiter）」智能体的主要目的是帮助核心智能体暴露问题，从而变得更加强大。这不需要这些智能体去提高它们的胜率。通过使用这样的训练方法，整个智能体联盟在一个端到端的、完全自动化的体系中学到了星际争霸Ⅱ中所有的复杂策略。
2019 年在 AI 领域的各个方向上都出现了很多技术突破。新的一年，我们期待更多进展。
此外，机器之心于 2019 年 9 月底推出了自己的新产品 SOTA 模型，读者可以根据自己的需要寻找机器学习对应领域和任务下的 SOTA 论文，平台会提供论文、模型、数据集和 benchmark 的相关信息。
如下：
1，学会读位
位置对于德州扑克的重要程度应该不用再赘述了。玩家可以利用好自己的位置优势，从前面对手的行动来推测对手持有的牌，从而做出正确的决定。好的位置更容易帮助你建立形象，在后面的牌局里争取更大的价值。
2，学会读势
牌桌局势的松和紧决定了我们打牌的松紧，如果在一个十人桌上，平均有五六个以上的玩家看翻牌，那这张牌桌的局势就比较松。但如果平均只有两三个人看牌，那牌桌的局势就比较紧，你就需要打的紧一些。
3，学会读人
德州扑克不只是牌的较量，也是玩家之前的较量，因为扑克是一种人际互动游戏，我们有时能够根据其他牌手下注模式的改变，或一些暗示他们牌力强弱的身体行为，从中收获一些关于对手的线索。所以在面对不同的对手，你就需要有不同的打法。
简介：
德州扑克，20世纪初开始于德克萨斯洛布斯镇，据传是当地人为了消磨时光，就发明了一种可以有很多人同时参加的扑克游戏，于是德州扑克就诞生了。1925年，德州扑克第一次传入德克萨斯州的达拉斯市，后来又传至拉斯维加斯，自此德州扑克就被明升发扬光大。
以无上限投注德州扑克为主要赛事的“世界扑克大赛”（WSOP）自上世纪70年代登陆美国以来，一年一度的赛事，使得越来越多的人对德州扑克都有了一定的了解，这也是德州扑克开始大面积流行起来的标志。
随着电视、媒体对各种国际比赛的直播，特别是互联网的传播与宣传。在美国，如果有人说他在玩扑克游戏，那多半就是在玩德州扑克。德州扑克以其易学难精的特点，受到各国棋牌爱好者的青睐，扑克游戏。
世界德州扑克系列大赛（World Series Of Poker简称WSOP），是一个以无上限投注德州扑克为主要赛事的扑克大赛，自上世纪70年代登录美国以来，比赛在赌城拉斯维加斯的各大赌场举行。
其中以冠军大赛的奖金额最高，参赛人数最多，比赛最为隆重，北美各地的体育电视频道都有实况转播。这一赛事能够完全反映了德州扑克在北美的流行程度与发展趋势。
德扑完整基本规则如下：
1、游戏人数
一般2-10个玩家，个别情况有12个玩家的。
2、游戏目的
赢取其他玩家筹码。
3、下注宗旨
玩家之间同时继续看牌或比牌需要下同样注额筹码，筹码不足的玩家allin全下后可以看到底并参与比牌。
4、发牌下注步骤：
Perflop—先下大小盲注，然后给每个玩家发2张底牌，大盲注后面第一个玩家选择跟注、加注或者盖牌放弃，按照顺时针方向，其他玩家依次表态，大盲注玩家最后表态，如果玩家有加注情况，前面已经跟注的玩家需要再次表态甚至多次表态。
Flop—同时发三张公牌，由小盲注开始（如果小盲注已盖牌，由后面最近的玩家开始，以此类推），按照顺时针方向依次表态，玩家可以选择下注、加注、或者盖牌放弃。
Turn—发第4张牌，由小盲注开始，按照顺时针方向依次表态。
River—发第五张牌，由小盲注开始，按照顺时针方向依次表态，玩家可以选择下注、加注、或者盖牌放弃。
比牌—经过前面4轮发牌和下注，剩余的玩家开始亮牌比大小，成牌最大的玩家赢取池底。
扩展资料
德扑的相关术语：
Board 台面 - 泛指桌上的五张公共牌。
Flop 翻牌 - 首三张公共牌。
Turn 转牌 - 第四张公共牌。
River 河牌 - 第五张公共牌。
Bust 出局 - 把身边的筹码全部输光 ，被人轰比赛或牌局。
Button 按钮（庄家）- 每一圈押注的顺序决定于庄家“按钮”的位置。这是一个玩家顺时针轮流持有的一个标志。每圈押注由按钮左侧的玩家开始。
注：本文面向已知德州扑克游戏规则的入门玩家，“德龄”＜5000手
下面这个场景你可能很熟悉：
场景1：拿34不同色，前面KK玩家raise到6个大盲，你跟注；翻牌后349，对面allin，你中两对同时allin，最后未出现Bad Beat情况，You win！
场景2：先后拿不同色的34、68、710跟注前面玩家的4-6个大盲加注，翻牌后一张未中，前位加注，你弃牌，一个买入不到半小时靠这种跟注就没了。
场景3：之后你学会了弃牌，然后拿到不同色68，弃掉，结果翻牌457，天顺！你懊悔不及，有些不知所措何时跟注/加注/bluff，总是赢小输大。
那么德州的制胜之道是什么呢？关于博弈游戏，我们先看看MIT教授怎么说：
上面是电影《决胜21点》关于博弈游戏如何制胜的经典思维模型，也就是“道”：
We’re counting cards, we’re not gambling.
We’re following a specific set of rules and playing a system.
让我们再看下投资界泰斗查理·芒格的投资原则：
在商届有条非常有用的古老守则，它分两步：
1.找到一个简单的、基本的道理；
2.非常严格的按照这个道理行事；
牛人的方法论就是这么简单，OK，那么德扑的制胜法则在哪儿？ 答案非常简单：概率论！
很多读者内心OS会说，这个我“知道”，可是我想说，您“做到”了么？您根据概率论的原理认真的列举过多数博弈情况的应对策略了么？您有认真执行过预订好的策略么？
要把大象关冰箱总共分三步，但“做到”一共才两步：
1、建立思维模型： 也就是教授口中的specific set of rules，芒格口中的“简单、基本的道理”，如同制作一本武术心法；
2、刻意练习： 从“知道”到“做到”，从“了解”到“理解”，从“显意识”到“潜意识”的毕竟之路，修炼武术心法的过程艰难无比，如果您感觉很轻松，那你修炼的仅仅是花拳绣腿，遇到“郭靖”会被一掌拍死！
回到刚才德扑制胜原则“概率论”上，现在估计您也会加上“做到”二字。那么我们得到了一个重要公式：
德扑制胜之道=做到+概率论
首先从寻找简单的原则-概率论开始，作为一个初学者，请认真遵守下面的原则：
1、起手牌质量很重要，结合概率和损失承受力制定合理的入局策略；
2、中牌/买牌同样要设定加注和跟注的阈值；
3、不要bluff，诈唬行为长期来看是负收益，特别对于“演技”青涩的你；当然如果你想寻求“刺激感 ” ，可以给自己设定一个投入上限（止损线）来玩“心跳”；
这里特别为大家整理了一个保守玩家的起手牌入局策略表，可根据此表制定自己的出牌策略，当然网上还有各种起手牌质量表，可百度搜索查看：
OK，最后进入本文最重要最难的部分，“做到”— 刻意练习：
为什么李开复的冷扑大师可以秒杀人类高手，因为AI可以完美“做到”从概率论中衍生的打牌策略，而人类由于认知不够、情绪左右等原因，永远无法超越AI。这听起来很悲观，但事实如此：在这类规则固定的博弈游戏中，我们的天花板竟然是AI（围棋界已然被打残），刻意练习的目标竟然是成为一台计算机！MyGod！但是还有一个乐观的消息就是AI可没空陪我们玩德扑，我们的对手都是“人”！
如何刻意练习，集百家之长，公式是这样滴：
刻意练习=秉持一个原则+及时反馈+有效修正
很简单吧，想想初高中学习的模式：学习+作业/考试（及时反馈）+复习（有效修正），其实我们从小就接受了这种训练范式，只是那时是被迫的，仔细想想我们被迫在哪里？我们觉得哪个环节最无聊？对，复习！也就是有效修正的环节，考试后对错题不深度思考和总结，下一次，下下次继续错下去。
我们回到德扑上，原则是概率论，不在赘述，及时反馈就是入局训练（游戏类的这一项基本没什么被迫吧，偷笑），难就难在“有效修正”上！
德扑有效修正的要点是：
1.每轮入局都要先回顾自己的策略
2.每次至少收藏4手记录/收藏自己输赢筹码较大的对局，赛后做review
3.道理很简单，就是做不到，怎么办？三个建议：
和自己做个游戏，不做review不开下一局，奖励自定
找个人陪你
多输点，然后再看看这篇文字O(∩_∩)O~
道已叨叨完，敬请关注德州之术系列，作者将根据AI的策略模型推导出主流牌局形势下的策略，届时分享给大家~不足之处，欢迎大家多提意见，谢谢~
德州扑克牌全称德克萨斯扑克（英文名：Texas Hold'em poker），来源于美国德克萨斯州，是流行了上百年的玩家对玩家的公共牌扑克游戏。
1.前期准备：确定庄家位置（系统随机），然后强制确定庄家左边第一位下第一注（称小盲注），第二位下第二注（称大盲注）。
2.第一轮注：下完盲注后，大盲注玩家开始按实施中发现发牌，在发完底牌后，第一次加注时由大盲注左边第一位玩家可以选择跟注（跟上家下一样的注），加注（增加下注额），弃牌（放弃，不再参与到游戏进程中），之后按顺时针方向跟进，其他玩家依次表态，直到最后一个大盲注玩家。如果有加注行为，玩家或需多次表态，直至无人弃牌，且每人向奖池中投注相同的金额。
3.第二轮注：由小盲注玩家开始发第一张公共牌，重复上一轮的行动，直至无人弃牌，且每人向奖池中投注相同的金额。
4.第三轮注：由小盲注玩家开始发第二张公共牌，重复上一轮的行动，直至无人弃牌，且每人向奖池中投注相同的金额。
5.第四轮注：由小盲注玩家开始发第三张公共牌，重复上一轮的行动，直至无人弃牌，且每人向奖池中投注相同的金额。
6.第五轮注：由小盲注玩家开始发第四张公共牌，重复上一轮的行动，直至无人弃牌，且每人向奖池中投注相同的金额，然后剩余玩家亮牌比较大小，牌组牌面最大的赢取奖池中全部奖金，如果出现和牌（大小以及点数大小都相同）的情况则平分奖池。
关于德扑最强玩家和德扑最强玩家是谁的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注德扑APP大全排行网获取更多德扑相关新闻资讯。
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