Поиск способов реализации различных игровых стратегий в условиях неполной информации на основе нейронных сетей
УДК 004 ББК 22.1я431
Abstract
Основной целью работы является разработка и проверка работоспособности математических моделей для различных игр в условиях неполной информации.
References
1. Deep Reinforcement Learning from Self-Play in Imperfect-Information Games // https://arxiv.org/pdf/1603.01121.pdf.
2. Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm // https://arxiv.org/pdf/1712.01815.pdf.
3. Нейросеть победила сильнейшую шахматную программу. // https://masterok.livejournal.com/4091961.html.
2. Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm // https://arxiv.org/pdf/1712.01815.pdf.
3. Нейросеть победила сильнейшую шахматную программу. // https://masterok.livejournal.com/4091961.html.
Published
2020-10-08
Section
Секция СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ПРИКЛАДНЫХ ЗА
