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一种自学习的智能五子棋算法的设计与实现: 收藏
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引用; 《小型微型计算机系统》2020年第6期41卷 1169-1175页; 作者：李大舟沈雪雁高巍张小明孟智慧沈阳化工大学计算机科学与技术学院沈阳110142 中国移动集团设计院有限公司河北分公司太原030000; 强化学习长期以来的一个目标是创造一个能够在具有挑战性的领域,以超越人类的精通程度学习的算法.基于蒙特卡洛树搜索与深度神经网络设计一种自学习智能五子棋算法,无需人类知识,从零开始学习.其中深度神经网络是由32个卷积层组成的深...; 强化学习长期以来的一个目标是创造一个能够在具有挑战性的领域,以超越人类的精通程度学习的算法.基于蒙特卡洛树搜索与深度神经网络设计一种自学习智能五子棋算法,无需人类知识,从零开始学习.其中深度神经网络是由32个卷积层组成的深度残差网络;蒙特卡洛树搜索可根据多次模拟博弈的结果预测最优的移动方案.将五子棋规则与蒙特卡洛树搜索和深度神经网络相结合,蒙特卡洛树搜索使用深度神经网络评估落子位置和选择移动,增强树的搜索强度,提高落子质量,优化自对弈迭代.通过蒙特卡洛树搜索进行自对弈,训练一个神经网络来预测落子选择以及游戏的赢家.经过两天的训练,该算法的埃洛等级分已经达到4000分,远远高于普通人类水平.; 来源：详细信息评论

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