6、构建用于围棋数据的神经网络

构建用于围棋数据的神经网络

在围棋领域运用深度学习技术来预测下一步棋的走法，是一个极具挑战性和趣味性的课题。本文将详细介绍如何构建一个能处理围棋数据的神经网络，涵盖从数据编码、生成训练数据，到使用Keras库构建模型，以及运用卷积神经网络、池化层、激活函数和损失函数等关键技术，逐步提升模型的预测准确性。

1. 围棋游戏位置编码

在将机器学习应用于围棋问题时，由于神经网络只能处理数学对象（如向量和矩阵），而无法直接处理像 GameState 这样的高级对象，因此需要创建一个编码器类 Encoder ，将围棋游戏状态转换为数学形式。

• 抽象编码器类 ：定义了一个抽象的 Encoder 类，包含了编码和解码的基本方法，如 name 、 encode 、 encode_point 、 decode_point_index 、 num_points 和 shape 。

class Encoder:
    def name(self):
        raise NotImplementedError()
    def encode(self, game_state):
        raise NotImplementedError()
    def encode_poi