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J-GLOBAL ID：202202235392836088   整理番号：22A1088225

フットボールマッチ予測のための深層学習フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A Deep Learning Framework for Football Match Prediction

著者 (6件)： Nivetha S.K. (Kongu Engineering College,Department of Computer Science and Engineering,Erode,TN,India) ,  Geetha M. (Kongu Engineering College,Department of Computer Science and Engineering,Erode,TN,India) ,  Suganthe R.C. (Kongu Engineering College,Department of Computer Science and Engineering,Erode,TN,India) ,  Prabakaran R Manoj (Kongu Engineering College,Department of Computer Science and Engineering,Erode,TN,India) ,  Madhuvanan S (Kongu Engineering College,Department of Computer Science and Engineering,Erode,TN,India) ,  Sameer A Mohamed (Kongu Engineering College,Department of Computer Science and Engineering,Erode,TN,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICCCI  ページ： 1-7  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： フットプリントは,最も遠い到達と有名なゲームの1つであり,これらのラインは,足ボールマッチの因果関係を予想し,魅力的な試験を示す。予報は,関連と競争を勝つための最良の選択に関する沈降における管理者とクラブを同様に支援できる。 wag金に従事する巨大な財政的売り物の観点から,この産業における高い先物的正確さに対する関心が寄せられている。測定可能な検査とAI法に依存するカスタマイズ戦略を利用するよりも,この探索論文は,高精度で結果を予測するのに役立つ,深い学習手順の周りで,この探索論文センターを中心とする。特に,リカレントニューラルネットワークのLSTMモデルを著者らの探査に利用した。LSTMは,乗算を使用するRNNのわずかに修正したバージョンであり,データに小さな変化を作るために追加する。LSTMsにおける細胞状態として知られるメカニズムを通しての情報旅行は,この方法で選択的に再生または忘れる。したがって,この探査論文では,LSTMの支援により,フットボール座標の結果が期待され,より良い結果のためにそれを変えることを試みた。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  管理者 ,  ゲーム ,  旅行 ,  乗算 ,  カスタム化
準シソーラス用語： フットボール ,  リカレントニューラルネットワーク ,  高精度 ,  *深層学習 ,  長短期記憶 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： フットボール ,  マッチ ,  予測 ,  深層学習 ,  フレームワーク