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Hallo,

wir entwickeln gerade einen Agenten, der Computerpoker spielt auf Basis eines neuronalen Netzes. Viele der Inputs in das Netz sind nur so binäre Abfragen wie "sind wie schon am turn/river ja/nein", "bin ich im SB/BB ja/nein" usw. Was würde denn passieren, wenn ich z.B. einen Input 'Street' erzeuge, der genau 0.33 ist, wenn wir uns am flop befinden, genau 0.33 für den turn, 1 für den river und sonst keinen anderen Wert annimmt.
Sowas wie die aktuellen Potodds (zu callende bet / zu callende bet + potgröße) schickt man ja auch als reelen Input in [0,1] durch das Netz.
Würde das funktionieren? Falls nein warum nicht? Kann mir das irgendwie gerade nicht vorstellen...

Das ist richtig. Ich hab allerdings noch nie so einen stufenweisen Input gesehen sondern nur binäre oder lineare. Ich frage mich halt, ob das neuronale Netz dann noch flop, turn und river auseinanderhalten kann, wenn nur ein Input einen von drei Werten annimmt und nicht extra 2 Binärinputs benutzt werden.

Ein pokerfreies Beispiel wär ein Roboter, der Auto fährt und das lenkrad nur diskret nach links/rechts/geradeaus bewegen kann. Mit binären Inputs würde ich jetzt zwei Inputs links und rechts machen, die beide 0 sind, wenn er geradeaus fährt, (1,0) für links und (0,1) für rechts.
Arbeitet das Netz dann noch identisch, wenn ich nur einen Input auf 0 für links, 0.5 für gerade aus und 1 für rechts setze?

Ist der Unterschied eigentlich nicht rein semantischer Natur? Ist es für das NN nicht im Prinzip genau das gleiche, ob es zwei binäre Inputs voneinander unterscheidet oder einen einzelnen Input, der drei verschiedene Werte annimmt?

Für eine SVM ist meine theoretisches Wissen leider noch zu schlecht

Nächste Frage: Wie kann man das NN eigentlich testen?

Wir definieren einige Inputs auf Basis des aktuellen Spielzustandes und versuchen dann für jeden Gegner eine Verteilung seiner Handtypen zu schätzen und die optimale Gegenstrategie auszuwählen. Für das NN nutzen wir eine externe lib. Wie erkenne ich denn jetzt, ob das NN totalen bullshit lernt oder einfach gar nichts lernt, die Inputs also zu komplex sind oder ähnliches?
Rein theoretisch müsste ich dazu Dummygegner programmieren, die jeden Input z.B. an den Grenzwerten stimulieren und dann schauen, ob es sich richtig auf die Outputs auswirkt, aber das ist vom Aufwand her utopisch.
Ich könnte mir vielleicht noch einfach so anschauen, wie er allgemein Poker spielt und wenn mir dann auffällt, dass er AA preflop foldet, muss wohl irgendwas falsch laufen. Trotzdem brauche ich dazu Expertenwissen, was ja eigentlich nicht sein sollte, und dann erkenne ich auch nur grobe Fehler. Ich kann auch hier wieder manuell keine 100k Hände durchgehen und per Schreibtischtest überprüfen, was das NN macht.