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目前，大多数 DRL 模型事实上还停留在传统的博弈论层面，例如**纳什均衡或零和游戏**等。但随着DRL的发展，传统博弈论方法已经逐渐呈现出不足之处，而同时则有一些新的博弈论方法被纳入到人工智能的程序当中。雷锋网公众号介绍三种深刻影响 DRL 的「新」博弈论方法：平均场博弈（Mean Field Games，MFG）；随机博弈（Stochastic games）；进化博弈（Evolutionary Games，EGT）。本文是对公众号介绍文章的消化再整理：标注按字者，加注标签；关键地方，有粗体和下划线。适合快速而较系统的了解博弈发展状况的读者。

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用matlab生成谐波代码介绍 这是我们的论文的附带代码，该论文的标题为“受音调和声结构启发的音乐转录卷积声学模型” ，该论文已提交给ISMIR 2020进行审查。 在这里，我们完成了准备运行此代码的环境的步骤。 下文提到的相对路径是相对于您的Python环境而言的。 环境准备 安装从属库 |：-|：-| | tensorflow | 1.13.1 | | librosa | 0.6.2 | |声音文件| 0.10.2 | | mido | 1.2.9 | |洋红色| 0.4.0 | | madmon | 0.16.1 | | mir_eval | 0.5 | 洋红色提供的apply_sustain_control_changes功能存在缺陷，无法将延音踏板的效果转换为延长的音符持续时间。 该函数包含在脚本sequence_lib.py中。 我们已修复此缺陷，并上传了更新的脚本。 安装洋红色后，请更新相应的脚本。 这个脚本的相对路径是lib / python2.7 / site-packages / magenta / music / 。 稀疏卷积不是Tensorflow随附的标准操作