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埃里克·C·D·范德沃夫。;H.Jaap，van den Herik;Jos W.H.M.Uiterwijk。

学习在围棋比赛中得分。 （英文） Zbl 1086.68597号

西奥。计算。科学。 349，第2期，168-183（2005）.
小结：本文研究了机器学习技术在围棋比赛中得分任务中的应用。神经网络分类器经过训练，可以根据标记为9的游戏记录对生死进行分类。将其性能与统计模式识别中的标准分类器进行了比较。使用递归分类框架迭代地提高性能。使用最多四次迭代，我们的级联评分体系结构（CSA\（^*\））对98.9%的位置进行了正确评分。几乎所有得分错误的位置都会被识别出来（可以由操作员进行纠正）。通过提供可靠的分数信息，CSA*为自动提取人类游戏记录中隐含的围棋知识提供了大量来源。因此，它为机器学习在围棋中的成功应用铺平了道路。

引用于2文件

MSC公司：

68T20型 人工智能背景下的问题解决（启发式、搜索策略等）
91A43型 涉及图形的游戏
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

去吧;学习;神经网络;划线;比赛记录;生与死

软件：

公关工具
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{E.C.D.van der Werf}等人，Theor。计算。科学。349，第2号，168--183（2005；Zbl 1086.68597）
全文： 内政部

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