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

在人工智能领域，将深度学习应用于围棋是一个极具挑战性和趣味性的课题。本文将详细介绍如何设计一个用于围棋数据的神经网络，以实现对围棋下一步落子的预测。

1. 编码围棋游戏状态

在应用深度学习之前，需要将围棋的游戏状态转换为神经网络可以处理的数学形式。这就需要创建一个编码器，将围棋的棋盘状态转换为数值数据。

• 编码器类的定义 ：定义了一个抽象的 Encoder 类，它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_point(self, point):
        raise NotImplementedError()
    def decode_point_index(self, index):
        raise NotImplementedError()