Deep learning for chess ai

Fedorenko, A.S.

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://rep.vsu.by/handle/123456789/20821

Заглавие:	Deep learning for chess ai
Авторы:	Fedorenko, A.S.
Ключевые слова:	chess ai chess programs deep learning evaluation function neural network компьютерные программы методы обучения нейронные сети оценочные функции шахматы
Дата публикации:	2020
Издательство:	Витебск : ВГУ имени П. М. Машерова
Библиографическое описание:	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. -
Аннотация:	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 (Унифицированный идентификатор ресурса):	https://rep.vsu.by/handle/123456789/20821
Располагается в коллекциях:	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.