ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ НАСТОЛЬНОЙ ИГРЫ HEX

Bikmurzin, M. A.; Mazurenko, V. V.; Бикмурзин, М. А.; Мазуренко, В. В.

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/107064

Полная запись метаданных

Поле DC	Значение	Язык
dc.contributor.author	Bikmurzin, M. A.	en
dc.contributor.author	Mazurenko, V. V.	en
dc.contributor.author	Бикмурзин, М. А.	ru
dc.contributor.author	Мазуренко, В. В.	ru
dc.date.accessioned	2021-12-30T04:56:36Z	-
dc.date.available	2021-12-30T04:56:36Z	-
dc.date.issued	2020	-
dc.identifier.citation	Бикмурзин М. А. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ НАСТОЛЬНОЙ ИГРЫ HEX / М. А. Бикмурзин, В. В. Мазуренко // Физика. Технологии. Инновации : тезисы докладов VII Международной молодежной научной конференции, посвященной 100-летию Уральского федерального университета (Екатеринбург, 18–22 мая 2020 г.). — Екатеринбург : УрФУ, 2020. — C. 896-897.	ru
dc.identifier.uri	http://elar.urfu.ru/handle/10995/107064	-
dc.description.abstract	Basing on deep learning techniques, we created a neural network agent and trained it to play Hex. The training took place in accordance with modified Google Deep mind training algorithm for Alpha Go Zero.	en
dc.format.mimetype	application/pdf	en
dc.language.iso	ru	en
dc.publisher	УрФУ	ru
dc.relation.ispartof	Физика. Технологии. Инновации. Тезисы докладов (ФТИ-2020)	ru
dc.title	ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ НАСТОЛЬНОЙ ИГРЫ HEX	ru
dc.title.alternative	APPLICATION OF DEEP LEARNING METHODS TO RESEARCH OF THE HEX BOARD GAME	en
dc.type	Conference Paper	en
dc.type	info:eu-repo/semantics/conferenceObject	en
dc.type	info:eu-repo/semantics/publishedVersion	en
dc.conference.name	VII Международная молодежная научная конференция «Физика. Технологии. Инновации», посвященная 100-летию Уральского федерального университета	ru
dc.conference.date	18.05.2020-22.05.2020	-
local.description.firstpage	896	-
local.description.lastpage	897	-
Располагается в коллекциях:	Конференции, семинары

Файлы этого ресурса:

Файл	Описание	Размер	Формат
fti_2020_501.pdf		228,81 kB	Adobe PDF	Просмотреть/Открыть

Показать базовое описание ресурса Статистика

Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.