Details

Title: Нейросеть для оценки метода Монте-Карло на примере покерных раздач: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.03.04_01 «Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта»
Creators: Коваленко Алексей Олегович
Scientific adviser: Молодяков Сергей Александрович
Other creators: Локшина Екатерина Геннадиевна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2020
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: метод монте-карло; нейронная сеть; python; tensorflow; keras; monte-carlo method; nerual network
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 09.03.04
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
Links: Отзыв руководителя; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2020/vr/vr20-2201
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

В данной работе решается задача создания искусственной нейронной сети для оценки точности метода Монте-Карло на примере покерных раздач. Помимо вышеуказанного метода рассмотрено ещё два основных подхода для вычисления доли общего количества покерных фишек в розыгрыше, которые достаются победителю раздачи. Также даны теоретические сведения об искусственных нейронных сетях и их практическом применении посредством библиотек для машинного обучения Tensorflow и Keras на языке программирования Python.

In this work, we solve the problem of creating an artificial neural network to assess the accuracy of the Monte Carlo method using poker hands as an example. In addition to the above method, two more basic approaches have been considered for calculating the share of the total number of poker chips in the drawing that go to the winner of the hand. Theoretical information is also given on artificial neural networks and their practical application through the Tensorflow and Keras machine learning libraries in the Python programming language.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users Read Print Download
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 2
Last 30 days: 2
Detailed usage statistics