Please use this identifier to cite or link to this item:
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
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.
Appears in Collections:Наука – образованию, производству, экономике : материалы 72-й Региональной научно-практической конференции преподавателей, научных сотрудников и аспирантов. – Витебск : ВГУ имени П.М. Машерова, 2020. – 522 с.

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
39-40.pdf670,61 kBAdobe PDFThumbnail

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Ресурсы наших партнёров:
Репозиторий Белорусского национального технического университета
Электронная библиотека Белорусского государственного университета
Электронная библиотека Гомельского государственного технического университета имени П.О.Сухого
Электронный архив библиотеки МГУ имени А.А. Кулешова
Репозиторий Полесского государственного университета
Электронная библиотека Полоцкого государственного университета
Научный репозиторий Могилевского института МВД Республики Беларусь
OpenAIRE OpenDOAR base search roar worldcat core road road