Littérature scientifique sur le sujet « Opponent model »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Sommaire
Consultez les listes thématiques d’articles de revues, de livres, de thèses, de rapports de conférences et d’autres sources académiques sur le sujet « Opponent model ».
À côté de chaque source dans la liste de références il y a un bouton « Ajouter à la bibliographie ». Cliquez sur ce bouton, et nous générerons automatiquement la référence bibliographique pour la source choisie selon votre style de citation préféré : APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
Vous pouvez aussi télécharger le texte intégral de la publication scolaire au format pdf et consulter son résumé en ligne lorsque ces informations sont inclues dans les métadonnées.
Articles de revues sur le sujet "Opponent model"
Davies, Ian, Zheng Tian et Jun Wang. « Learning to Model Opponent Learning (Student Abstract) ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 10 (3 avril 2020) : 13771–72. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i10.7157.
Texte intégralShen, Macheng, et Jonathan P. How. « Robust Opponent Modeling via Adversarial Ensemble Reinforcement Learning ». Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling 31 (17 mai 2021) : 578–87. http://dx.doi.org/10.1609/icaps.v31i1.16006.
Texte intégralLi, Junkang, Bruno Zanuttini et Véronique Ventos. « Opponent-Model Search in Games with Incomplete Information ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 9 (24 mars 2024) : 9840–47. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i9.28844.
Texte intégralOtto, Jacob, et William Spaniel. « Doubling Down : The Danger of Disclosing Secret Action ». International Studies Quarterly 65, no 2 (19 novembre 2020) : 500–511. http://dx.doi.org/10.1093/isq/sqaa081.
Texte intégralWang, Yu, Ke Fu, Hao Chen, Quan Liu, Jian Huang et Zhongjie Zhang. « Efficiently Detecting Non-Stationary Opponents : A Bayesian Policy Reuse Approach under Partial Observability ». Applied Sciences 12, no 14 (8 juillet 2022) : 6953. http://dx.doi.org/10.3390/app12146953.
Texte intégralLiu, Chanjuan, Jinmiao Cong, Tianhao Zhao et Enqiang Zhu. « Improving Agent Decision Payoffs via a New Framework of Opponent Modeling ». Mathematics 11, no 14 (11 juillet 2023) : 3062. http://dx.doi.org/10.3390/math11143062.
Texte intégralDonkers, H. « Probabilistic opponent-model search ». Information Sciences 135, no 3-4 (juillet 2001) : 123–49. http://dx.doi.org/10.1016/s0020-0255(01)00133-5.
Texte intégralRedden, Ralph S., Greg A. Gagliardi, Chad C. Williams, Cameron D. Hassall et Olave E. Krigolson. « Champ versus Chump : Viewing an Opponent’s Face Engages Attention but Not Reward Systems ». Games 12, no 3 (31 juillet 2021) : 62. http://dx.doi.org/10.3390/g12030062.
Texte intégralDonkers, H. « Admissibility in opponent-model search ». Information Sciences 154, no 3-4 (septembre 2003) : 119–40. http://dx.doi.org/10.1016/s0020-0255(03)00046-x.
Texte intégralPark, Hyunsoo, et Kyung-Joong Kim. « Active Player Modeling in the Iterated Prisoner’s Dilemma ». Computational Intelligence and Neuroscience 2016 (2016) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2016/7420984.
Texte intégralThèses sur le sujet "Opponent model"
Lau, Hoi Ying. « Neural inspired color constancy model based on double opponent neurons / ». View abstract or full-text, 2008. http://library.ust.hk/cgi/db/thesis.pl?ECED%202008%20LAU.
Texte intégralKoerper, Jason A. « A new colour quality model for ultra-high efficiency light sources with discontinuous spectra ». Thesis, Queensland University of Technology, 2017. https://eprints.qut.edu.au/112359/1/Jason_Koerper_Thesis.pdf.
Texte intégralMojalefa, M. J. (Mawatle Jeremiah) 1948. « Tshekatsheko ya Sebilwane bjalo ka thetokanegelo (Sepedi) ». Diss., University of Pretoria, 1993. http://hdl.handle.net/2263/24295.
Texte intégralDissertation (MA)--University of Pretoria, 1993.
African Languages
unrestricted
Sailer, Zbyněk. « Vyhledání podobných obrázků pomocí popisu barevným histogramem ». Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, 2012. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-236514.
Texte intégralLi, Junkang. « Games with incomplete information : complexity, algorithmics, reasoning ». Electronic Thesis or Diss., Normandie, 2023. http://www.theses.fr/2023NORMC270.
Texte intégralIn this dissertation, we study games with incomplete information. We begin by establishing a complete landscape of the complexity of computing optimal pure strategies for different subclasses of games, when games are given explicitly as input. We then study the complexity when games are represented compactly (e.g.\ by their game rules). For this, we design two formalisms for such compact representations. Then we concentrate on games with incomplete information, by first proposing a new formalism called combinatorial game with incomplete information, which encompasses games of no chance (apart from a random initial drawing) and with only public actions. For such games, this new formalism captures the notion of information and knowledge of the players in a game better than extensive form. Next, we study algorithms and their optimisations for solving combinatorial games with incomplete information; some of these algorithms are applicable beyond these games. In the last part, we present a work in progress that concerns the modelling of recursive reasoning and different types of knowledge about the behaviour of the opponents in games with incomplete information
Hladky, Stephen Michael. « Predicting opponent locations in first-person shooter video games ». Master's thesis, 2009. http://hdl.handle.net/10048/600.
Texte intégralTitle from PDF file main screen (viewed on Oct. 2, 2009). "A thesis submitted to the Faculty of Graduate Studies and Research in partial fulfillment of the requirements for the degree of Master of Science, Department of Computing Science, University of Alberta." Includes bibliographical references.
Livres sur le sujet "Opponent model"
K, Davis Paul. Thinking about opponent behavior in crisis and conflict : A generic model for analysis and group discussion. Santa Monica, CA : Rand, 1991.
Trouver le texte intégralGraziano, William G., et Renée M. Tobin. Agreeableness and the Five Factor Model. Sous la direction de Thomas A. Widiger. Oxford University Press, 2016. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199352487.013.17.
Texte intégralLaver, Michael, et Ernest Sergenti. Endogenous Parties, Interaction of Different Decision Rules. Princeton University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.23943/princeton/9780691139036.003.0006.
Texte intégralHoppe, Sherry, et Bruce W. Speck, dir. Service-Learning. Praeger, 2004. http://dx.doi.org/10.5040/9798216013013.
Texte intégralThompson, Douglas I. Montaigne and the Tolerance of Politics. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780190679934.001.0001.
Texte intégralThompson, Douglas I. The Power of Uncivil Conversation. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780190679934.003.0004.
Texte intégralLaver, Michael, et Ernest Sergenti. Party Competition. Princeton University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.23943/princeton/9780691139036.001.0001.
Texte intégralGarloff, Katja. Mixed Feelings. Cornell University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.7591/cornell/9781501704963.001.0001.
Texte intégralMarkwica, Robin. Introduction. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198794349.003.0001.
Texte intégralPick, Daniel. 1. Introduction. Oxford University Press, 2015. http://dx.doi.org/10.1093/actrade/9780199226818.003.0001.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Opponent model"
Donkers, Jeroen, Jaap van den Herik et Jos Uiterwijk. « Probabilistic Opponent-Model Search in Bao ». Dans Entertainment Computing – ICEC 2004, 409–19. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-28643-1_53.
Texte intégralChang, Hung-Jui, Cheng Yueh, Gang-Yu Fan, Ting-Yu Lin et Tsan-sheng Hsu. « Opponent Model Selection Using Deep Learning ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 176–86. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-11488-5_16.
Texte intégralvan der Zwet, Koen, Ana Isabel Barros, Tom M. van Engers et Bob van der Vecht. « An Agent-Based Model for Emergent Opponent Behavior ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 290–303. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-22741-8_21.
Texte intégralvan Galen Last, Niels. « Agent Smith : Opponent Model Estimation in Bilateral Multi-issue Negotiation ». Dans New Trends in Agent-Based Complex Automated Negotiations, 167–74. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-24696-8_12.
Texte intégralDonkers, H. H. L. M., H. J. Herik et J. W. H. M. Uiterwijk. « Opponent-Model Search in Bao : Conditions for a Successful Application ». Dans Advances in Computer Games, 309–24. Boston, MA : Springer US, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-35706-5_20.
Texte intégralSalam, Khan Md Mahbubush, et Kazuyuki Ikko Takahashi. « Mathematical model of conflict and cooperation with non-annihilating multi-opponent ». Dans Unifying Themes in Complex Systems, 299–306. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-85081-6_38.
Texte intégralBlack, Elizabeth, et Anthony Hunter. « Reasons and Options for Updating an Opponent Model in Persuasion Dialogues ». Dans Theory and Applications of Formal Argumentation, 21–39. Cham : Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-28460-6_2.
Texte intégralBullock, Daniel, José L. Contreras-Vidal et Stephen Grossberg. « Equilibria and Dynamics of a Neural Network Model for Opponent Muscle Control ». Dans Neural Networks in Robotics, 439–57. Boston, MA : Springer US, 1993. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4615-3180-7_25.
Texte intégralZhang, Yicheng, Jiannan Zhao, Mu Hua, Hao Luan, Mei Liu, Fang Lei, Heriberto Cuayahuitl et Shigang Yue. « O-LGMD : An Opponent Colour LGMD-Based Model for Collision Detection with Thermal Images at Night ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 249–60. Cham : Springer Nature Switzerland, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-15934-3_21.
Texte intégralMudgal, Chhaya, et Julita Vassileva. « Bilateral Negotiation with Incomplete and Uncertain Information : A Decision-Theoretic Approach Using a Model of the Opponent ». Dans Cooperative Information Agents IV - The Future of Information Agents in Cyberspace, 107–18. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2000. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-45012-2_11.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Opponent model"
Nakano, Yasuhisa. « New model for brightness perception ». Dans Advances in Color Vision. Washington, D.C. : Optica Publishing Group, 1992. http://dx.doi.org/10.1364/acv.1992.fd5.
Texte intégralHernandez, Daniel, Hendrik Baier et Michael Kaisers. « BRExIt : On Opponent Modelling in Expert Iteration ». Dans Thirty-Second International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-23}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2023. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2023/422.
Texte intégralAhumada, Albert J. « Learning a red–green opponent system from LGN inputs ». Dans OSA Annual Meeting. Washington, D.C. : Optica Publishing Group, 1990. http://dx.doi.org/10.1364/oam.1990.wr5.
Texte intégralGershon, Ron, et John K. Tsotsos. « Experiments with a spatiochromatic model of early vision ». Dans OSA Annual Meeting. Washington, D.C. : Optica Publishing Group, 1985. http://dx.doi.org/10.1364/oam.1985.wd2.
Texte intégralZhang, Weinan, Xihuai Wang, Jian Shen et Ming Zhou. « Model-based Multi-agent Policy Optimization with Adaptive Opponent-wise Rollouts ». Dans Thirtieth International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-21}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2021. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2021/466.
Texte intégralTian, Zheng, Ying Wen, Zhichen Gong, Faiz Punakkath, Shihao Zou et Jun Wang. « A Regularized Opponent Model with Maximum Entropy Objective ». Dans Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-19}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2019. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2019/85.
Texte intégralHowett, Gerald L. « Linear opponent-colors model optimized for brightness prediction ». Dans OSA Annual Meeting. Washington, D.C. : Optica Publishing Group, 1985. http://dx.doi.org/10.1364/oam.1985.wu3.
Texte intégralRiley, Patrick, et Manuela Veloso. « Coaching a simulated soccer team by opponent model recognition ». Dans the fifth international conference. New York, New York, USA : ACM Press, 2001. http://dx.doi.org/10.1145/375735.376034.
Texte intégralZafari, Farhad, et Faria Nassiri-Mofakham. « POPPONENT : Highly accurate, individually and socially efficient opponent preference model in bilateral multi issue negotiations (Extended Abstract) ». Dans Twenty-Sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2017. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2017/730.
Texte intégralMathibela, Bonolo, Ingmar Posner et Paul Newman. « A roadwork scene signature based on the opponent colour model ». Dans 2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2013). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/iros.2013.6696987.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Opponent model"
Howett, Gerald L. Linear opponent-colors model optimized for brightness prediction. Gaithersburg, MD : National Bureau of Standards, 1986. http://dx.doi.org/10.6028/nbs.ir.85-3202.
Texte intégralBobashev, Georgiy, John Holloway, Eric Solano et Boris Gutkin. A Control Theory Model of Smoking. RTI Press, juin 2017. http://dx.doi.org/10.3768/rtipress.2017.op.0040.1706.
Texte intégralMillán, Jaime. The Second Generation of Power Exchanges : Lessons for Latin America. Inter-American Development Bank, décembre 1999. http://dx.doi.org/10.18235/0006812.
Texte intégral