Abstraction capabilities of deep neural networks while learning chess
En aquest treball es fa un estudi detallat de les Xarxes Neuronals, especialment de les xarxes neuronals profundes. En la part pràctica, s'utilitzen xarxes neuronals convolucionals per crear programes capaços d'apendre a jugar als escacs de zero, sense coneixement previ de les normes del j...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2018 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) |
| Repositorio: | UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC |
| Idioma: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:upcommons.upc.edu:2117/123485 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/2117/123485 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Artificial intelligence Machine Learning Deep Neural Networks Convolutional Neural Networks Chess Artificial Neural Networks Intel·ligència artificial Classificació AMS::68 Computer science::68T Artificial intelligence Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial |
| Sumario: | En aquest treball es fa un estudi detallat de les Xarxes Neuronals, especialment de les xarxes neuronals profundes. En la part pràctica, s'utilitzen xarxes neuronals convolucionals per crear programes capaços d'apendre a jugar als escacs de zero, sense coneixement previ de les normes del joc. |
|---|