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11.

Cöln, Julian

KI-Konzepte für das Erlernen nicht-deterministischer Spiele am Beispiel von "EinStein würfelt nicht!" Abschlussarbeit

TH Köln – University of Applied Sciences, 2022, (Bachelor thesis).

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12.

Engelhardt, Raphael C.; Lange, Moritz; Wiskott, Laurenz; Konen, Wolfgang

Sample-based Rule Extraction for Explainable Reinforcement Learning Proceedings Article

In: 8th International Conference on machine Learning, Optimization, and Data Science (LOD2022), 2022.

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13.

Scheiermann, Johannes; Konen, Wolfgang

AlphaZero-Inspired Game Learning: Faster Training by Using MCTS Only at Test Time Artikel

In: arXiv preprint arXiv:2204.13307, 2022, (Preprint of the IEEE ToG 2022 paper).

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14.

Scheiermann, Johannes; Konen, Wolfgang

AlphaZero-Inspired Game Learning: Faster Training by Using MCTS Only at Test Time Artikel

In: IEEE Transactions on Games, 2022.

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15.

Engelhardt, Raphael C.; Lange, Moritz; Wiskott, Laurenz; Konen, Wolfgang

Shedding light into the black box of reinforcement learning - extended abstract Proceedings Article

In: Hammer, Barbara; Schilling, Malte; Wiskott, Laurenz (Hrsg.): Workshop on Trustworthy AI in the Wild (at: KI 2021 - German Conf. on AI), 2021.

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16.

Konen, Wolfgang; Bagheri, Samineh

Final adaptation reinforcement learning for N-player games Artikel

In: arXiv preprint arXiv:2111.14375, 2021.

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17.

Konen, Wolfgang; Bagheri, Samineh

Reinforcement Learning for N-Player Games: The Importance of Final Adaptation Proceedings Article

In: Vasile, Bogdan Filipic Massimiliano (Hrsg.): 9th International Conference on Bioinspired Optimisation Methods and Their Applications (BIOMA), Bruxelles, 2020.

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18.

Konen, Wolfgang; Bagheri, Samineh

Final Adaptation Reinforcement Learning for N-Player Games Forschungsbericht

Research Center CIOP (Computational Intelligence, Optimization and Data Mining) 2020.

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19.

Konen, Wolfgang

The GBG Class Interface Tutorial V2.2: General Board Game Playing and Learning Forschungsbericht

Research Center CIOP (Computational Intelligence, Optimization and Data Mining) 2020.

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20.

Scheiermann, Johannes

Sind (trainierte) General-Purpose-RL-Agenten im Brettspiel Othello stärker als (untrainierte) General-Game-Playing Agenten? Forschungsbericht

TH Köln, Institut für Informatik 2020, (Praxisprojekt).

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