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【AAAI2020】强化学习玩王者荣耀
论文题目: Mastering Complex Controlin MOBA Games with DeepReinforcement Learning 主要贡献 提出了一个深度强化学习框架，从系统和算法的角度来解决这个问题。提出的算法包括几种新颖的策略，包括control dependency decoupling，action mask，target action和dual-clip PPO，借助这（AAAI2020）Adversarial Domain Adaptation with Domain Mixup论文笔记
（AAAI2020）Adversarial Domain Adaptation with Domain Mixup论文笔记 文章链接 代码链接 基于对抗方式的对齐源域数据和目标域数据。本文提出一种mixup的对齐方式。传统的对齐方式中，直接在对齐源域和目标域的特征分布。而该方法中，构造出一些minup的数据，相当于在源域的特征和目（AAAI2020）Adversarial-Learned Loss for Domain Adaptation 论文笔记
Adversarial-Learned Loss for Domain Adaptation 论文笔记 本文同样是在传统的对抗领域自适应模型上进行修改。本文提出一个相比于最传统的判别器输出0/1表示领域，本文中的判别器输出为分类向量，并用分类向量构造出Confusion Matrix用于优化生成器，判别器和分类器。 模型结构