就像他们说的，把当前牌组、遗物等embedding成一维，同输入一起输入到网络里，或者像resnet那样做跳跃链接，可能效果会好些？

早就有人做过了，拿game log当输入，效果不是很好

你永远无法完全解释一个神经网络，就像无论车企做什么，永远有人argue你的车不安全

看不懂
总之支持楼主

感觉基于统计的方法比dl更靠谱，还快

有可能可以work。大多数时候大部分牌都是不如不抓的，而爬塔选牌时只是三选一，因此哪怕模型精度不是很高，只能大致判断每张牌抓了是不是比不抓好，也大概率能做出正确的选择，让人去打牌的话进阶5碎心应该还是有一定的胜率的

怎么说呢，这个选牌和炉石竞技场不一样，炉石竞技场是选完牌再打，而且炉石的卡本就有弱有强，比较好讲话。杀戮尖塔的选牌要计算现在卡组的厚度，构成，遗物，药水，后续路线还有多少精英，自己还有多少血，还有几个篝火，我觉得光用当前牌组构成来训练拿牌是远远不够的，上面我提到的因素，应该都作为训练集的一部分

这…这样简单的mlp会管用吗
我有点疑惑老实说

低进阶随便拿牌都可能过，你这AI做出的拿牌决策到底有实际意义真的不好说

做出来再说吧，之前试图量化尖塔的人不要太多，无一例外没有取得任何成果，倒也有mod可以提供选牌参考，而得出的结论也是非常可笑的。比起单纯的从结果倒推选牌，我感觉计算不同卡牌对怪物的攻防影响和临界值更为重要

我信息学奥赛又要打NOIP了。。。等我打完在写吧。。。所以等到两个星期后我再来写

lz 还有继续嘛? 我看老外有做了个a0 平均打23层的

研究一下导数据集的方法吧