Zusammenfassung
Die Lizitation in Bridge ist durch Regeln gut beschreibbar, deren große Anzahl jedoch bereitet traditionellen AI-Methoden Probleme. In diesem Paper beschreiben wir ein Neurales Netz, das anhand von Beispielen das Erst-Lizit erlernt. Durch Variation der Beispiele können verschiedene Konventionen mit geringem Aufwand erlernt werden. Subtile Differenzen des Verhaltens verschiedener Spieler werden vom Netz übernommen.
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Literatur
Eick, Christoph, F.: University of Houston, news aus Internet, newsgroup comp. ai vom 14. 8. 1988
Rumelhart, David E.; McClelland, James L. and the PDP Research group (eds.): “Parallel Distributed Processing”, MIT Press, Cambridge, MA, 1986
3/ Köhle, Monika; Schönbauer, Franzi: “CONDELA — A Language for Neural Networks” in Proceeding of the nEuro’88, forthcoming 1988
Reese, T; Dormer, A.: “The Complete Book of Bridge”, Faber & Faber
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© 1989 Springer-Verlag Berlin Heidelberg
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Köhle, M., Schönbauer, F. (1989). Erfahrungen mit einem Neuralen Netz, das BRIDGE spielen lernt. In: Retti, J., Leidlmair, K. (eds) 5. Österreichische Artificial-Intelligence-Tagung. Informatik-Fachberichte, vol 208. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-74688-8_27
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-74688-8_27
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