Notice Type:

DMCA

1. Copyright claim 1

   Kind of Work: Unspecified

   Description Нарушены авторские права на произведения Олег Данильченко цикл «Имперский вояж»

   Original URLs:

   1. www.litres.ru — 1 URL

   Allegedly Infringing URLs:

   1. libcat.ru — 8 URLs
   2. audiokniga.one — 8 URLs
   3. rulibra.net — 6 URLs
   4. knizhkin.org — 6 URLs
   5. baza-knig.ru — 6 URLs
   6. knigi-audio.com — 5 URLs
   7. izibuk.ru — 5 URLs
   8. audiokniga-online.ru — 5 URLs
   9. audioboo.org — 5 URLs
   10. baza-knig.info — 5 URLs
   11. fantasy-worlds. org — 4 URLs
   12. knigoguru.net — 4 URLs
   13. topliba.com — 4 URLs
   14. knijy.com — 4 URLs
   15. aubook.org — 3 URLs
   16. libking.ru — 3 URLs
   17. biblus.in — 3 URLs
   18. zvooq-knigi.ru — 3 URLs
   19. knigavuhe.org — 3 URLs
   20. rutor.info — 2 URLs
   21. knigi-online.com — 2 URLs
   22. au-books.com — 2 URLs
   23. samlib.ru — 2 URLs
   24. www.elkniga.ru — 2 URLs
   25. topknigi.net — 2 URLs
   26. topbook.me — 2 URLs
   27. bookskeeper.ru — 2 URLs
   28. coollib.net — 2 URLs
   29. audio-books.club — 2 URLs
   30. www15.new-rutor.org — 1 URL
   31. rutracker.org — 1 URL
   32. litres.az — 1 URL
   33. bookzip.ru — 1 URL
   34. nemaloknig.net — 1 URL
   35. loveread.ec — 1 URL
   36. audiokniga. zone — 1 URL
   37. siteknig.com — 1 URL
   38. moreknig.org — 1 URL
   39. samizdatt.net — 1 URL
   40. biblioteka-online.info — 1 URL
   41. libmir.com — 1 URL
   42. www.6lib.ru — 1 URL
   43. bookbear.net — 1 URL
   44. vseproknigi.ru — 1 URL
   45. knigoman.org — 1 URL
   46. m.biblus.club — 1 URL
   47. audioknigolub.net — 1 URL
   48. zdesknig.net — 1 URL
   49. books-audio.in — 1 URL
   50. audio-knigki.com — 1 URL
   51. knigoobzor.info — 1 URL
   52. au-ok.com — 1 URL
   53. audiokniga-dvd.ru — 1 URL

   Click here to request access and see full URLs.

Jurisdictions

RU

Topics

Tags

Освоение игры Го с помощью глубоких нейронных сетей и поиска по дереву

. 2016 28 января; 529 (7587): 484-9.

дои: 10.1038/nature16961.

Дэвид Сильвер ¹ , Аджа Хуан

Принадлежности

• ¹ Google DeepMind, 5 New Street Square, Лондон EC4A 3TW, Великобритания.
• ² Google, 1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, California 94043, USA.

• PMID: 26819042
• DOI: 10.1038/природа16961

Дэвид Сильвер и др. Природа. 2016 .

. 2016 28 января; 529 (7587): 484-9.

дои: 10.1038/nature16961.

Авторы

Дэвид Сильвер ¹ , Аджа Хуан ¹ , Крис Дж. Мэддисон ¹ , Артур Гез ¹ , Лоран Сифре ¹ , Джордж ван ден Дрисше ¹ , Юлиан Шриттвизер ¹

Принадлежности

• ¹ Google DeepMind, 5 New Street Square, Лондон EC4A 3TW, Великобритания.
• ² Google, 1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, California 94043, США.

• PMID: 26819042
• DOI: 10.1038/природа16961

Абстрактный

Игра Го долгое время считалась самой сложной из классических игр для искусственного интеллекта из-за огромного пространства поиска и сложности оценки позиций и ходов на доске. Здесь мы представляем новый подход к компьютерному го, который использует «сети ценности» для оценки позиций на доске и «сети политик» для выбора ходов. Эти глубокие нейронные сети обучаются с помощью новой комбинации контролируемого обучения в играх с участием людей и обучения с подкреплением в играх с самостоятельными играми.

Похожие статьи

• Освоение игры Го без ведома человека.

  Сильвер Д., Шритвизер Дж., Симонян К., Антоноглу И., Хуанг А., Гез А., Хьюберт Т., Бейкер Л., Лай М., Болтон А., Чен Ю. , Лилликрап Т., Хуэй Ф., Сифре Л., ван ден Дрисше Г., Грепель Т. , Хассабис Д. Сильвер Д. и др. Природа. 2017 18 октября; 550 (7676): 354-359. дои: 10.1038/nature24270. Природа. 2017. PMID: 29052630

• Алгоритм искусственного интеллекта Google осваивает древнюю игру Го.

  Гибни Э. Гибни Э. Природа. 2016 28 января; 529(7587): 445-6. дои: 10.1038/529445a. Природа. 2016. PMID: 26819021 Аннотация недоступна.

• Общий алгоритм обучения с подкреплением, который осваивает шахматы, сёги и го посредством самостоятельной игры.

  Сильвер Д., Хуберт Т., Шриттвизер Дж., Антоноглу И., Лай М., Гез А., Ланктот М., Сифре Л., Кумаран Д., Грепель Т., Лилликрап Т. , Симонян К., Хассабис Д. Сильвер Д. и др. Наука. 2018 7 декабря; 362 (6419):1140-1144. doi: 10.1126/science.aar6404. Наука. 2018. PMID: 30523106

• [Глубокое обучение и AlphaGo].

  Йошида Х. Йошида Х. Мозговой нерв. 2019 июль; 71 (7): 681-694. doi: 10.11477/mf.1416201340. Мозговой нерв. 2019. PMID: 31289242 Обзор. Японский язык.

• Последние достижения в общей игре.

  Свеховский М., Парк Х., Мандзюк Ю., Ким К.Ю. Свиховски М. и соавт. Журнал «Научный мир». 2015;2015:986262. дои: 10.1155/2015/986262. Epub 2015 24 августа. Журнал «Научный мир». 2015. PMID: 26380375 Бесплатная статья ЧВК. Обзор.

Посмотреть все похожие статьи

Цитируется

• Модель стратегии дозирования алгоритма градиента глубокой детерминированной политики для пациентов с сепсисом.

  Линь Т., Чжан С., Гонг Дж., Тан Р., Ли В., Ван Л., Пан Ю., Сюй С., Гао Дж. Лин Т и др. БМС Мед Информ Децис Мак. 2023 4 мая; 23(1):81. doi: 10.1186/s12911-023-02175-7. БМС Мед Информ Децис Мак. 2023. PMID: 37143048 Бесплатная статья ЧВК.

• BacterAI отображает микробный метаболизм без предварительного знания.

  Дама А.С., Ким К.С., Лейва Д.М., Лункес А.П., Шмид Н.С., Джиджакли К., Дженсен П.А. Дама А.С. и др. Нат микробиол. 4 мая 2023 г. doi: 10.1038/s41564-023-01376-0. Онлайн перед печатью. Нат микробиол. 2023. PMID: 37142775

• Изучение пространства химических соединений с помощью квантового машинного обучения.

  фон Лилиенфельд О.