Deep learning for chess ai

Fedorenko, A.S.

Please use this identifier to cite or link to this item: https://rep.vsu.by/handle/123456789/20821

Title:	Deep learning for chess ai
Authors:	Fedorenko, A.S.
Keywords:	chess ai chess programs deep learning evaluation function neural network компьютерные программы методы обучения нейронные сети оценочные функции шахматы
Issue Date:	2020
Publisher:	Витебск : ВГУ имени П. М. Машерова
Citation:	Fedorenko, A.S. Deep learning for chess ai / A.S. Fedorenko // Наука – образованию, производству, экономике : материалы 72-й Регион. науч.-практ. конф. преподавателей, науч. сотрудников и аспирантов, Витебск, 20 февраля 2020 г.. – Витебск : ВГУ имени П. М. Машерова, 2020. – С. 39-40. -
Abstract:	Deep learning for chess ai a set of machine learning methods based on feature/representation learning, rather than specialized algorithms for specific tasks. As a result, the number of possible positions in chess is 1043. Calculations of this scale cannot be performed. In this paper, we try to resort to the approximation f(p). It is worth remembering that the written algorithm is still far from perfect and did not compete with any advanced chess program. = В статье излагаются алгоритмы обучения игре в шахматы при помощи нейронных сетей.
URI:	https://rep.vsu.by/handle/123456789/20821
Appears in Collections:	Наука – образованию, производству, экономике : материалы 72-й Региональной научно-практической конференции преподавателей, научных сотрудников и аспирантов, Витебск, 20 февраля 2020 г. – Витебск : ВГУ имени П. М. Машерова, 2020. – 522 с.