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搜索资源列表

  1. 价值神经网络在计算机围棋的优化研究_王力.caj

  2. 对于人工智能来说,棋类由于其巨大的复杂度一直是最具有挑战的游戏。围棋自从被创造出来,已经有数千年的历史了,在19路围棋中,即棋盘是由19*19个纵横交叉点组成的,每个交叉点都有黑白空三种不同的状态,则博弈树的复杂度在10的300次方左右,其天文数字远远的超过了宇宙中原子的个数。在象棋与国际象棋被计算机用穷举加上搜索的方法战胜了世界上顶级的棋手后,围棋成为了人工智能最想要征服的游戏。但是,传统的计算机围棋程序面对职业围棋棋手时仍然被让3到4子,在2015年国际学术界普遍认为解决围棋问题至少需要1

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-08-04
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：liweimia

  1. Python-icyChessZero中国象棋alphazero

  2. 这个项目受到alpha go zero的启发，旨在训练一个中等人类水平或高于中等人类水平的深度神经网络，来完成下中国象棋的任务

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-11
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：weixin_39840924

  1. 中国象棋python实现 Alpha-beta剪枝+GUI+历史启发式+有普通人棋力

  2. 不用神经网络强化学习，只用alpha-beta剪枝和搜索实现的下象棋！我们的中国象棋使用python实现，总共2000+行代码，分为走法计算、评估函数与搜索和UI三部分，并采用历史启发算法进行优化，有着不错的效果。可以实现正常的人机对战，有着普通人的棋力。详细信息（有惊喜）可以查看博客https://blog.csdn.net/weixin_43398590/article/details/106321557

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-06-09
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_43398590

  1. ElephantArt:基于卷积神经网络和蒙特卡洛树搜索的支持UCCI协议的中国象棋（象棋）引擎-源码

  2. 大象艺术 他是谁？ Elephant Art是基于卷积神经网络和Monte Carlo树搜索的中国象棋引擎。 他还支持UCCI协议。 警告！ 大象艺术仍然是Alpha版。 许多组件不完整（包括UCCI，PGN和永久追求）。 我们不保证他将来会采用相同的格式。 在Linux或MacOS上构建 $ git clone https://github.com/CGLemon/ElephantArt $ cd ElephantArt $ mkdir build && cd build $ cmake

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：161792
    • 提供者：weixin_42131367

  1. 基于卷积神经网络的棋子定位和识别方法

  2. 中国象棋棋子定位采用的传统图像处理方法，复杂度高；识别棋子采用的传统文字识别方法，泛化性较差、精确度较低。提出一种基于棋子颜色特征的分割方法和改进的二值图像滤波算法，实现了棋子的快速定位，不需要二次修正位置；提出一种基于卷积神经网络的棋子识别方法，该方法可以应用于不同字体的棋子识别，在更换棋子的情况下，依然可以快速、准确地识别棋子。实验结果表明，该方法的定位误差为0.51 mm，平均定位时间0.212 s，对4类字体的平均棋子识别准确率为98.59%左右，证实了该方法的有效性和实用性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-25
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_38499336

  1. Chess:国际象棋引擎的源代码-源码

  2. 象棋引擎 img [src $ =“ centerme”] {display：block; 保证金：0自动; } 每个人都知道国际象棋是一个复杂的游戏，甚至有人说国际象棋有10 ^ 120个可能的棋盘位置。 因此，很难为AI下象棋编写硬代码几乎是不可能的。 我玩国际象棋很久了（自从我上小学以来），并且一直对国际象棋的发展很感兴趣。 结果，我自然而然地被传统的象棋引擎（如鳕鱼和AlphaZero的神经网络AI）所吸引。 引擎用途： 您将必须下载回购文件才能使用该引擎，通过打开“ test.py

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-29
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：weixin_42100971

  1. AlphaFour:我使用与DeepMind的AlphaGo和AlphaZero类似的技术实现了connect 4 AI-源码

  2. 阿尔法四 AlphaFour是使用Python和TensorFlow构建的四联体AI，它使用类似于DeepMind的AlphaGo和AlphaZero的神经网络和蒙特卡洛搜索树来选择移动。 Connect是一款已解决的游戏，因此对于计算机而言，这可能太容易了，但这是在尝试下象棋之前弄湿我的脚的一种方法。 入门（暂时） 要玩游戏，请运行： play_game.py 目前这两位玩家都是人类。..你不能赢..这还不是很令人兴奋。 入门（目标） 要玩游戏，只需运行： play_game.py [

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-27
    • 文件大小：11264
    • 提供者：weixin_42135753