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使用深度學習提升蒙地卡羅樹搜尋之效能：以電腦版塊圍棋為例 = = Usi...

羅智剛

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使用深度學習提升蒙地卡羅樹搜尋之效能：以電腦版塊圍棋為例 = = Using Deep Learning to Enhance the Effective of Monte-Carlo Tree Search – A Case Study on Computer Block Go

Record Type:	Language materials, printed : Monograph/item
Title/Author:	使用深度學習提升蒙地卡羅樹搜尋之效能：以電腦版塊圍棋為例 =/ 羅智剛撰
Reminder of title:	Using Deep Learning to Enhance the Effective of Monte-Carlo Tree Search – A Case Study on Computer Block Go
remainder title:	Using Deep Learning to Enhance the Effective of Monte-Carlo Tree Search – A Case Study on Computer Block Go
Author:	羅智剛
other author:	顏士淨
Published:	花蓮縣 :東華大學資訊工程學系, : 2017,
Description:	38面 :圖,表 ;30公分
Notes:	校內電子全文開放日期 2017.7.24
Online resource:	http://134.208.29.93/cgi-bin/cdrfb3/gsweb.cgi?o=dstdcdr&i=ssid=%22610321219%22.&電子全文(依作者授權而定)

使用深度學習提升蒙地卡羅樹搜尋之效能：以電腦版塊圍棋為例 = = Using Deep Learning to Enhance the Effective of Monte-Carlo Tree Search – A Case Study on Computer Block Go
羅智剛

使用深度學習提升蒙地卡羅樹搜尋之效能：以電腦版塊圍棋為例 =Using Deep Learning to Enhance the Effective of Monte-Carlo Tree Search – A Case Study on Computer Block Go Using Deep Learning to Enhance the Effective of Monte-Carlo Tree Search – A Case Study on Computer Block Go羅智剛撰 - 花蓮縣 :東華大學資訊工程學系, 2017 - 38面 :圖,表 ;30公分

校內電子全文開放日期 2017.7.24

碩士Master論文--國立東華大學資訊工程學系

含參考書目Subjects--Index Terms:

人工智慧

使用深度學習提升蒙地卡羅樹搜尋之效能：以電腦版塊圍棋為例 = = Using Deep Learning to Enhance the Effective of Monte-Carlo Tree Search – A Case Study on Computer Block Go
LDR:01433nam0 2200349 450 001 2087110
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246 3 1 $a Using Deep Learning to Enhance the Effective of Monte-Carlo Tree Search – A Case Study on Computer Block Go
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300 $a 38面 : $b 圖,表 ; $c 30公分
500 $a 校內電子全文開放日期 2017.7.24
500 $a 校外電子全文開放日期 2017.7.24
500 $a 國圖全文開放日期 2017.7.24
500 $a 畢業學年度: 105
500 $a 指導教授: 顏士淨
502 $a 碩士Master論文--國立東華大學資訊工程學系
504 $a 含參考書目
653 0 # $a 人工智慧
653 0 # $a 電腦對局
653 0 # $a 版塊圍棋
653 0 # $a 蒙地卡羅樹搜尋
653 0 # $a 機器學習
653 0 # $a Artificial Inteligence
653 0 # $a Computer Games
653 0 # $a Block Go
653 0 # $a Monte-Carlo Tree Search
653 0 # $a Machine Learning
700 1 # $a 顏士淨 $e 指導 $3 3032788
700 1 # $a Shi-Jim Yen $e 指導 $3 3163521
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