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Erschienen in:
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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Fast Seed-Learning Algorithms for Games

verfasst von : Jialin Liu, Olivier Teytaud, Tristan Cazenave

Erschienen in: Computers and Games

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Recently, a methodology has been proposed for boosting the computational intelligence of randomized game-playing programs. We propose faster variants of these algorithms, namely rectangular algorithms (fully parallel) and bandit algorithms (faster in a sequential setup). We check the performance on several board games and card games. In addition, in the case of Go, we check the methodology when the opponent is completely distinct to the one used in the training.

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Fußnoten
1
GnuGo does not accept MCTS for 19\(\,\times \,\)19.
 
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Wang, Y., Audibert, J.Y., Munos, R.: Algorithms for infinitely many-armed bandits. In: Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 21 (2008)
Metadaten
Titel
Fast Seed-Learning Algorithms for Games
verfasst von
Jialin Liu
Olivier Teytaud
Tristan Cazenave
Copyright-Jahr
2016
Buch
Computers and Games

Print ISBN: 978-3-319-50934-1

Electronic ISBN: 978-3-319-50935-8

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-50935-8_6