Preference Learning for Move Prediction and Evaluation Function Approximation in Othello

نویسندگان
چکیده

برای دانلود باید عضویت طلایی داشته باشید

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

simulation and experimental studies for prediction mineral scale formation in oil field during mixing of injection and formation water

abstract: mineral scaling in oil and gas production equipment is one of the most important problem that occurs while water injection and it has been recognized to be a major operational problem. the incompatibility between injected and formation waters may result in inorganic scale precipitation in the equipment and reservoir and then reduction of oil production rate and water injection rate. ...

An Evaluation Function for Othello Based on Statistics

This paper describes the evaluation function of one of today's strongest Othello programs | LOGISTELLO. The function is based on statistical analysis of a large set of example game positions and proots from ideas regarding pattern value estimation, determination of feature weights, and the fast approximation of time consuming evaluation features.

متن کامل

tight frame approximation for multi-frames and super-frames

در این پایان نامه یک مولد برای چند قاب یا ابر قاب تولید شده تحت عمل نمایش یکانی تصویر برای گروه های شمارش پذیر گسسته بررسی خواهد شد. مثال هایی از این قاب ها چند قاب های گابور، ابرقاب های گابور و قاب هایی برای زیرفضاهای انتقال پایاست. نشان می دهیم که مولد چند قاب تنک نرمال شده (ابرقاب) یکتا وجود دارد به طوری که مینیمم فاصله را از ان دارد. همچنین مسایل مشابه برای قاب های دوگان مطرح شده و برخی ...

15 صفحه اول

Machine learning in Go Supervised learning of move prediction

The oriental game of Go is increasingly recognized as the ”grand challenge” of Artificial Intelligence (AI). So far, traditional AI approaches have resulted in programs that play at the level of a human amateur. Engineering Go knowledge into a Go playing program has proven to be a difficult task, a machine learning approach might therefore be successful. In this study, a supervised learning app...

متن کامل

Active Learning for Function Approximation

We develop a principled strategy to sample a function optimally for function approximation tasks within a Bayesian framework. Using ideas from optimal experiment design, we introduce an objective function (incorporating both bias and variance) to measure the degree of approximation, and the potential utility of the data points towards optimizing this objective. We show how the general strategy ...

متن کامل

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ژورنال

عنوان ژورنال: IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games

سال: 2014

ISSN: 1943-068X,1943-0698

DOI: 10.1109/tciaig.2014.2307272