本文介绍了多种改进的反事实遗憾最小化（CFR）算法，如Deep CFR和CFR$^+$，它们在不完全信息博弈中表现优越，能够有效处理复杂游戏并提高收敛速率。这些算法结合了深度学习与博弈论分析，适用于扑克、麻将等多种游戏。

RL-CFR: 在具有强化学习的不完全信息扩展形式博弈中改进动作抽象
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