Deepstack

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Deep Stack. Ein Stack ist deep (engl. für tief), wenn er nennenswert größer als das maximale Tisch-Buy-In ist. Hat ein Spieler z.B. Dollar an einem Tisch. Spieler an Cashtischen spielen normalerweise mit circa Big Blinds und die Turniere umfassen das Spiel mit durchschnittlich Big Blinds. Deep Stack. Winamax Deepstack-Turniere. Wenn du ein Fan von Pokerturnieren bist, werden dir unsere „Deepstacks“ sicherlich gefallen. Die tiefen, langsamen Strukturen. Hier erläutern wir die Strategie für Deep Stack Turniere – verwenden Sie die poker hat die Turbo Deepstack Turniere in den regelmäßigen Turnierplan. Der Bot hatte also nicht einfach nur Glück. Er spielte systematisch besser als die Pokerprofis. Damit ist DeepStack schon der zweite Pokerbot in.

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In a study completed December and involving 44, hands of poker, DeepStack defeated 11 professional poker players with only one outside the margin of statistical significance.

AI research has a long history of using parlour games to study these models, but attention has been focused primarily on perfect information games, like checkers, chess or go.

Poker is the quintessential game of imperfect information, where you and your opponent hold information that each other doesn't have your cards.

Until now, competitive AI approaches in imperfect information games have typically reasoned about the entire game, producing a complete strategy prior to play.

DeepStack is the first theoretically sound application of heuristic search methods—which have been famously successful in games like checkers, chess, and Go—to imperfect information games.

At the heart of DeepStack is continual re-solving, a sound local strategy computation that only considers situations as they arise during play.

This lets DeepStack avoid computing a complete strategy in advance, skirting the need for explicit abstraction. We train it with deep learning using examples generated from random poker situations.

DeepStack is theoretically sound, produces strategies substantially more difficult to exploit than abstraction-based techniques and defeats professional poker players at heads-up no-limit poker with statistical significance.

DeepStack Implementation for Leduc Hold'em. DeepStack vs. IFP Pros. Twitch Streamers Season 1. The performance of DeepStack and its opponents was evaluated using AIVAT , a provably unbiased low-variance technique based on carefully constructed control variates.

Despite using ideas from abstraction, DeepStack is fundamentally different from abstraction-based approaches, which compute and store a strategy prior to play.

While DeepStack restricts the number of actions in its lookahead trees, it has no need for explicit abstraction as each re-solve starts from the actual public state, meaning DeepStack always perfectly understands the current situation.

We evaluated DeepStack by playing it against a pool of professional poker players recruited by the International Federation of Poker.

Eleven players completed the requested 3, games with DeepStack beating all but one by a statistically-significant margin. An example can be found in Cifar Nov 17, Nov 9, Oct 19, Oct 14, Download the file for your platform.

If you're not sure which to choose, learn more about installing packages. Warning Some features may not work without JavaScript. Please try enabling it if you encounter problems.

Search PyPI Search. Latest version Released: Nov 17, DeepStack: Ensembles for Deep Learning. Navigation Project description Release history Download files.

Project links Homepage Download. Maintainers jcborges. Installation pip install deepstack Stacking Stacking is based on training a Meta-Learner on top of pre-trained Base-Learners.

In the following an Example based on top of pre-trained Keras Models there is also an interface for generic models : Usage from deepstack.

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