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NTIS 바로가기한국게임학회 논문지 = Journal of Korea Game Society, v.14 no.3, 2014년, pp.47 - 54
The game of Go is one of the oldest games and originated at least more than 2,500 years ago. In game programming the most successful approach is to use game tree searches using evaluation functions. However it is really difficult to construct feasible evaluation function in computer Go. Monte-Carlo ...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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몬테카를로 방법은 무엇인가? | 몬테카를로 방법(Monte-Carlo method)은 난수를 이용하여 함수의 값을 확률적으로 계산하는 알고리즘이다[5]. 엔리코 페르미가 1930년 중성자의 특성을 연구하기 위해 이 방법을 사용한 것으로 유명하며, 주로 수학이나 물리학 등에 자주 사용된다[6]. | |
MCTS는 무엇을 중심으로 게임트리를 구성하는가? | MCTS는 점진적으로 메모리에 이전의 정보를 기록하면서 승리의 우위를 가질 수 있는 착점을 중심으로 게임트리를 구성하며, 반면에 승리의 우위가 없는 착점은 과감하게 제거한다. MCTS를 수행하는데 필요한 두 가지 주요트리는 다음과 같다[8]. |
B.D. Lee, "Applying Neuro-fuzzy Reasoning to Go Opening Games", Journal of Korea Game Society, Vol. 9, No. 6, pp. 117-126, 2009
B.D. Lee, "Korean Pro Go Player's Opening Recognition Using PCA", Journal of Korean Society for Computer Game, Vol. 26, No. 2, pp. 228-223, 2013
G. Chaslot, "Monte-Carlo Tree Search", Research Report, Netherlands Organisation for Scientific Research, p. 110, 2010.
Wikipedia, "Monte-Carlo Method", from http://Kowikipedia.org/wiki, 2014.
M.H.M. Winands and Y. Brornsson, "Evaluation Function Based Monte-Carlo LOA", from http://www.ru.is/-yngvi/pdf/WinandsB09.pdf, 2014.
A.A.J. van der Kleij, "Monte Carlo Tree Search and Opponent Modeling through Player Clustering in no-limit Texas Hold'em Poker", Master thesis, University of Groningen, 2010.
Yahoo, "To win a tic tac toe game, what is the best first move?", from https://answers.yahoo.com/question/index?qid20071126092114AAIyE3Y, 2014.
Autodesk Inc., "Winning tic-tac-toe Strategies", from http://www.instructables.com/id/Winningtic-tac-toe-strategies/, 2014
R. Aycock, "How to Win at Tic-Tac-Toe", from http://www.cs.jhu.edu/-jorgev/cs106/ttt.pdf, 2002.
S. Gelly and D. Silver, "Achieving Master Level Play in $9{\times}9$ Computer Go", Proceedings of the Twenty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2008.
K. Hughart, "Monte Carlo Tree Search in Borad Game AI", from http://ebookbrowsee.net/kyle-hughart-monte-carlo-tree-search-inboard-game-ai-docx-d422628740, 2014.
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