• Facebook
  • Twitter
  • RSS
  • Navigator
  • Test2
  • test projekty gauk

test projekty gauk

Výsledky projektu Pokročilé metody strojového učení ve hře Go

Výsledky

▼▲Typ výsledku ▼▲Autor celku ▼▲Název celku
(Celkem 5 zázn.)
Moudřík, Josef; Křen, Tomáš; Neruda, Roman. Combining Top-Down and Bottom-Up Approaches for Automated Discovery of Typed Programs. In 2017 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence. IEEE SSCI 2017. : IEEE, 2017. s. N/A–N/A. [Článek ve sborníku]
Moudřík, Josef; Křen, Tomáš; Neruda, Roman. Algorithm Discovery with Monte-Carlo Search: Controlling the Size. In IEEE. IEEE ICTAI 2017 : 29th IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence. : IEEE, 2017. s. N/A–N/A. [Článek ve sborníku]
Moudřík, Josef; Neruda, Roman. Determining Player Skill in the Game of Go with Deep Neural Networks. In Martín-Vide C., Mizuki T., Vega-Rodríguez M.. Theory and Practice of Natural Computing. TPNC 2016. Lecture Notes in Computer Science, vol 10071.. : Springer, 2016. s. 188–195. ISBN 978-3-319-49000-7. [Článek ve sborníku]
Moudřík, Josef; Neruda, Roman. Evolving Non-linear Stacking Ensembles for Prediction of Go Player Attributes.. In IEEE. Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI), 2015 IEEE Conference on. : IEEE, 2015. s. N/A (v tisku)–N/A (v tisku). ISBN 978-1-4799-7560-0. [Článek ve sborníku]
Moudřík, Josef; Baudiš, Petr; Neruda, Roman. Evaluating Go game records for prediction of player attributes. In IEEE. Computational Intelligence and Games (CIG), 2015 IEEE Conference on. : IEEE, 2015. s. 162–168. ISBN 978-1-4799-8621-7. [Článek ve sborníku]
Poslední změna: 31. květen 2022 14:50 
Sdílet na: Facebook Sdílet na: Twitter
Sdílet na: