Fugu-MT 論文翻訳(概要): Chess2vec: Learning Vector Representations for Chess

論文の概要: Chess2vec: Learning Vector Representations for Chess

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.01014v1
Date: Mon, 2 Nov 2020 14:50:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-30 11:02:43.037785
Title: Chess2vec: Learning Vector Representations for Chess
Title（参考訳）: Chess2vec: チェスのベクトル表現を学ぶ
Authors: Berk Kapicioglu, Ramiz Iqbal, Tarik Koc, Louis Nicolas Andre, Katharina Sophia Volz
Abstract要約: チェスの駒のベクトル表現を生成し評価する。チェスの駒や動きの潜伏構造を明らかにし、チェスの位置からチェスの動きを予測する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We conduct the first study of its kind to generate and evaluate vector representations for chess pieces. In particular, we uncover the latent structure of chess pieces and moves, as well as predict chess moves from chess positions. We share preliminary results which anticipate our ongoing work on a neural network architecture that learns these embeddings directly from supervised feedback.
Abstract（参考訳）: 本研究は,チェス駒のベクトル表現の生成と評価を行うための最初の研究である。特に,チェスの駒や動きの潜伏構造を明らかにするとともに,チェスの位置からチェスの動きを予測する。我々は、教師付きフィードバックから直接これらの埋め込みを学ぶニューラルネットワークアーキテクチャに関する現在進行中の作業を予測する予備的な結果を共有する。

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