Dynamic content generation for collectible card game using machine learning methods

Abstract

Тен Ен Ми. Генерация динамического контента для коллекционной карточной игры на базе методов машинного обучения. Научный руководитель - Салищев Сергей Игоревич. Математико-механический факультет. Кафедра информатики. В рамках проведенного исследования была рассмотрена задача генерации контента для игры популярного в современном мире жанра, также была разработана система, включающая в себя глубокую рекуррентную нейронную сеть, и набор вспомогательных инструментов для фильтрации входных и выходных данных.

Ten En Mi. Dynamic content generation for collectible card game using machine learning methods. S.I. Salishchev. Chair of Computer Science. This research contains game content generation using recurrent neural networks. The approach is demonstrated for recently released collectible card game. The resulting system including a deep recurrent neural network, and a set of tools for filtering input and output data was also developed.