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Título: A STUDY ON NEURAL NETWORKS FOR POKER PLAYING AGENTS
Autor: ALEXANDRE MARANGONI COSTA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  MARCUS VINICIUS S P DE ARAGAO - ADVISOR
Nº do Conteudo: 48011
Catalogação:  12/05/2020 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=48011@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=48011@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.48011

Resumo:
Data science research needs real examples to test and improve solutions. Games are widely used to mimic those real-world examples. Poker rounds are a good example of imperfect information state with competing agents dealing with probabilistic knowledge, risk assessment, and possible deception, unlike chess, checkers and perfect information brute-force search style of games. By using poker as a test-bed we can analyze different approaches used in real-world examples, in a more controlled environment, which should give great insights on how to tackle those real-world scenarios. We propose a framework to build and test different neural networks that can play against each other, learn from a supervised experience and maximize its rewards.

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