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反事实遗憾最小化（CFR）是一种用于寻找不完美信息游戏的NASH平衡策略的算法系列。CFR已被用来达到许多基准游戏中的里程碑，例如Texas Hold'Em [2]和Texas No-Limit Texas Hold'Em [3]。值得注意的是，这些算法使用了CFR的表格形式，其中将策略保存在表格中，以解决代理可以找到自己的所有可能情况。在建模现实世界游戏时，该表可能会变得过多。为了压缩模型，信息摘要用于将不同的情况列入混合在一起。这些抽象的问题是它们通常需要广泛的域知识，而抽象游戏中的平衡可能无法准确反映整个游戏的均衡[4]。
连续动作空间中的深层反事实遗憾
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