楼主: 能者818
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[计算机科学] 一种从比赛记录中学习球员风格的方法 [推广有奖]

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能者818 在职认证  发表于 2022-3-6 18:22:00 来自手机 |只看作者 |坛友微信交流群|倒序 |AI写论文

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摘要翻译:
我们描述了从比赛记录中学习棋手风格的初步调查。该方法基于尝试使用时间差异的方法来学习棋手个人评价函数的特征,并借助传统的国际象棋引擎架构。在学习两位最近的国际象棋世界冠军的风格时,取得了一些令人鼓舞的结果,我们报告了我们试图利用学习的风格从比赛记录中区分棋手,试图检测谁下白谁下黑。我们还讨论了我们方法的一些局限性,并提出了未来研究的可能方向。我们提出的方法也可以应用于其他策略博弈,甚至可以推广到其他记录Agent行为序列的领域。
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英文标题:
《A Methodology for Learning Players' Styles from Game Records》
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作者:
Mark Levene and Trevor Fenner
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最新提交年份:
2009
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分类信息:

一级分类:Computer Science        计算机科学
二级分类:Artificial Intelligence        人工智能
分类描述:Covers all areas of AI except Vision, Robotics, Machine Learning, Multiagent Systems, and Computation and Language (Natural Language Processing), which have separate subject areas. In particular, includes Expert Systems, Theorem Proving (although this may overlap with Logic in Computer Science), Knowledge Representation, Planning, and Uncertainty in AI. Roughly includes material in ACM Subject Classes I.2.0, I.2.1, I.2.3, I.2.4, I.2.8, and I.2.11.
涵盖了人工智能的所有领域,除了视觉、机器人、机器学习、多智能体系统以及计算和语言(自然语言处理),这些领域有独立的学科领域。特别地,包括专家系统,定理证明(尽管这可能与计算机科学中的逻辑重叠),知识表示,规划,和人工智能中的不确定性。大致包括ACM学科类I.2.0、I.2.1、I.2.3、I.2.4、I.2.8和I.2.11中的材料。
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一级分类:Computer Science        计算机科学
二级分类:Machine Learning        机器学习
分类描述:Papers on all aspects of machine learning research (supervised, unsupervised, reinforcement learning, bandit problems, and so on) including also robustness, explanation, fairness, and methodology. cs.LG is also an appropriate primary category for applications of machine learning methods.
关于机器学习研究的所有方面的论文(有监督的,无监督的,强化学习,强盗问题,等等),包括健壮性,解释性,公平性和方法论。对于机器学习方法的应用,CS.LG也是一个合适的主要类别。
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英文摘要:
  We describe a preliminary investigation into learning a Chess player's style from game records. The method is based on attempting to learn features of a player's individual evaluation function using the method of temporal differences, with the aid of a conventional Chess engine architecture. Some encouraging results were obtained in learning the styles of two recent Chess world champions, and we report on our attempt to use the learnt styles to discriminate between the players from game records by trying to detect who was playing white and who was playing black. We also discuss some limitations of our approach and propose possible directions for future research. The method we have presented may also be applicable to other strategic games, and may even be generalisable to other domains where sequences of agents' actions are recorded.
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PDF链接:
https://arxiv.org/pdf/0904.2595
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