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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Seong-gon Kim (University of Florida) Yong-Gi Kim (경상대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.10 No.3
발행연도
2010.9
수록면
170 - 177 (8page)

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Poker is a game of imperfect information where competing players must deal with multiple risk factors stemming from unknown information while making the best decision to win, and this makes it an interesting test-bed for artificial intelligence research. This paper introduces a new learning AI algorithm with embedded opponent modeling that can be used for these types of situations and we use this AI and apply it to a poker program. The new AI will be based on several graphs with each of its nodes representing inputs, and the algorithm will learn the optimal decision to make by updating the weight of the edges connecting these nodes and returning a probability for each action the graphs represent.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Texas Hold’em
3. New Graph Based Learning AI
4. Experiments and Analysis
5. Conclusion and Future Work
References

참고문헌 (19)

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