WikiEdge:ArXiv-2408.17180v1/terms
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這篇文章的術語表如下：
- 玩家對戰玩家（Player versus Player, PvP）：指一種遊戲模式，玩家在遊戲中對抗其他玩家，而非電腦控制的對手。
- 團隊組合（Team Compositions）：在PvP遊戲中，指玩家選擇的角色、英雄或單位的組合。
- 布拉德利-特里模型（Bradley-Terry Model）：一種統計模型，用於分析和比較兩個項目或選手之間的相對實力。
- 向量量化（Vector Quantization, VQ）：一種數據降維技術，通過將連續的數值映射到離散的代碼本向量來實現。
- 對抗網絡（Adversarial Networks）：一種使用生成對抗過程訓練的神經網絡，通常用於生成數據或增強模型的魯棒性。
- 多智能體強化學習（Multi-agent Reinforcement Learning）：一種機器學習方法，涉及多個智能體在環境中交互並學習以達到共同或各自的目標。
- 納什均衡（Nash Equilibrium）：在博弈論中，指一種策略組合，其中每個玩家的策略都是對其他玩家策略的最佳響應。
- 隱變量模型（Latent Variable Model）：一種統計模型，用於分析觀測數據中未觀測到的潛在變量對結果的影響。
- 自我對弈（Self-Play）：一種訓練人工智能的方法，通過讓AI系統與自身的複製品進行對抗來學習策略和提高性能。
- 策略熵（Policy Entropy）：在強化學習中，用于衡量策略隨機性或多樣性的度量，高熵表示策略具有更高的不確定性或探索性。