21、利用深度学习进行对手模型选择与复杂决策面部标记检测

利用深度学习进行对手模型选择与复杂决策面部标记检测

在决策相关的研究领域，利用深度学习技术来处理不同场景下的决策问题正成为一个热门方向。下面将分别介绍在棋类游戏中对手模型选择以及在电子游戏中检测复杂决策面部标记的相关内容。

棋类游戏中的对手模型选择

在棋类游戏中，通过深度学习技术可以对对手的实力进行评估和预测，从而优化自身的决策策略。
- 移动表示方法 ：在 ORNN 中，将 CDC 中的移动表示方式从原始的源 - 目标对转换为源 - 方向对。每一轮有 8 种可能的移动，分别为向上、向右、向下、向左、翻转未揭示的棋子、用炮沿短边捕获对手的棋子、用炮沿长边向左捕获对手的棋子、用炮沿长边向右捕获对手的棋子。使用 4 × 8 × 8 的块来编码这些信息。
- 输入平面 ：总共使用 86 个平面来输入一个棋盘位置和相应的步数，具体包括：
| 类型 | 详情 | 平面数量 |
| — | — | — |
| PLP | 已揭示棋子、未揭示棋子和空白方格的位置 | 16 |
| UPP | 每种未揭示棋子的数量 | 14 |
| OPP | 对手接下来的 7 步 | 56 |
- 输出 ：对手的实力被估计为三个不同的级别，分别对应 S、E、W 代码，在 ORNN 模型中分别为 0、1、2。

下面是棋类游戏中对手模型选择的流程图：

graph LR
    A[确定移动表示方式] --> B[编码移动信息]