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搜索资源 - AlphaZero技术实现的五子棋游戏
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AlphaZero技术实现的五子棋游戏
配合文章https://blog.csdn.net/askmeaskyou/article/details/108993981 的完整代码。AlphaZero技术实现的五子棋游戏,使用Tensorflow2实现神经网络,包含自对弈训练网络的Python代码但是没有训练好的模型,需要自己训练。单机训练需要的时间可能是按年计算(大约3700年)......当作教学代码阅读比较合适。
所属分类:
深度学习
发布日期:2020-10-15
文件大小:18432
提供者:
askmeaskyou
基于强化学习 的五子棋算法设计-python代码完整实现
因为疫情的原因,大段时间会面对居家隔离的无聊,不如自己跟自己下一盘棋,“下一盘五子棋吧!”。此课程设计通过五子棋算法设计,加深对机器学习中强化学习概念的理解与应用。谷歌旗下人工智能公司 DeepMind 发布了一篇新论文,它讲述了团队如何利用AlphaGo 的机器学习系统,构建了新的项目AlphaZero。AlphaZero使用了名为强化学习(reinforcement learning)的AI技术,它只使用了基本规则,没有人的经验,从零开始训练,横扫了棋类游戏AI。本次课程设计的任务如下:
所属分类:
机器学习
发布日期:2021-03-17
文件大小:3145728
提供者:
weixin_43442778