Muutke küpsiste eelistusi

E-raamat: Monte Carlo Search: First Workshop, MCS 2020, Held in Conjunction with IJCAI 2020, Virtual Event, January 7, 2021, Proceedings

Edited by , Edited by , Edited by
Teised raamatud teemal:
  • Formaat - EPUB+DRM
  • Hind: 67,91 €*
  • * hind on lõplik, st. muud allahindlused enam ei rakendu
  • Lisa ostukorvi
  • Lisa soovinimekirja
  • See e-raamat on mõeldud ainult isiklikuks kasutamiseks. E-raamatuid ei saa tagastada.
Monte Carlo Search: First Workshop, MCS 2020, Held in Conjunction with IJCAI 2020, Virtual Event, January 7, 2021, ProceedingsSuurem pilt

DRM piirangud

  • Kopeerimine (copy/paste):

    ei ole lubatud

  • Printimine:

    ei ole lubatud

  • Kasutamine:

    Digitaalõiguste kaitse (DRM)
    Kirjastus on väljastanud selle e-raamatu krüpteeritud kujul, mis tähendab, et selle lugemiseks peate installeerima spetsiaalse tarkvara. Samuti peate looma endale  Adobe ID Rohkem infot siin. E-raamatut saab lugeda 1 kasutaja ning alla laadida kuni 6'de seadmesse (kõik autoriseeritud sama Adobe ID-ga).

    Vajalik tarkvara
    Mobiilsetes seadmetes (telefon või tahvelarvuti) lugemiseks peate installeerima selle tasuta rakenduse: PocketBook Reader (iOS / Android)

    PC või Mac seadmes lugemiseks peate installima Adobe Digital Editionsi (Seeon tasuta rakendus spetsiaalselt e-raamatute lugemiseks. Seda ei tohi segamini ajada Adober Reader'iga, mis tõenäoliselt on juba teie arvutisse installeeritud )

    Seda e-raamatut ei saa lugeda Amazon Kindle's. 

This book constitutes the refereed proceedings of the First Workshop on Monte Carlo Search, MCS 2020, organized in conjunction with IJCAI 2020. The event was supposed to take place in Yokohama, Japan, in July 2020, but due to the Covid-19 pandemic was held virtually on January 7, 2021. 

The 9 full papers of the specialized project were carefully reviewed and selected from 15 submissions. The following topics are covered in the contributions: discrete mathematics in computer science, games, optimization, search algorithms, Monte Carlo methods, neural networks, reinforcement learning, machine learning.

The µ Search Algorithm for the Game of Bridge.- Stabilized Nested
Rollout Policy Adaptation.- zoNNscan: A Boundary-Entropy Index for Zone
Inspection of Neural Models.- Ordinal Monte Carlo Tree Search.- Monte Carlo
Game Solver.- Generalized Nested Rollout Policy Adaptation.- Monte Carlo
Inverse Folding.- Monte Carlo Graph Coloring.- Enhancing Playout Policy
Adaptation for General Game Playing.
Lisainfo e-raamatute kohta Lisainfo e-raamatute kohta
Püsilink: https://www.kriso.ee/db/97830308945356e.html