О трудности решения беспристрастных игр |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2020-12-29 06:33 Ранее мы уже делилась с вами материалами межкампусных семинаров по компьютерным наукам. На очереди еще один семинар. На этот раз Михаил Вялый, международная лаборатория теоретической информатики ФКН, рассказ о трудности решения беспристрастных игр. В докладе рассказывается об одном сюжете из теории алгоритмических игр — анализе сложности решения беспристрастных игр. Хорошо известный алгоритм построения ядра ориентированного графа решает такую игру за время, линейное от размера графа позиций игры. Оказывается, существуют игры, для которых этот алгоритм оптимален с точностью до полиномиального ускорения. Источник: www.youtube.com Комментарии: |
|