backpropagate

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游戏AI的创造思路-技术基础-蒙特卡洛树搜索（1）
warghostwu的博客
07-09 1322
蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）是一种结合了蒙特卡洛方法和树搜索的算法，特别适用于那些通过模拟能够预测结果的问题，如棋类游戏。MCTS通过模拟大量随机游戏来评估每个可行的行动，并基于这些模拟结果选择最优行动。蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）在游戏AI中是一个强大的算法，尤其适用于那些具有庞大状态空间和/或难以评估状态价值的游戏。一个典型的使用实例是将其应用于围棋、国际象棋或类似的策略棋类游戏。
反向传播算法（Back propagate）隐藏层误差计算
XM_no_homework的博客
05-06 5305
反向传播算法（Back propagate）隐藏层误差计算 关于反向传播的推导已经很多了，理解起来也很简单就是 链式法则 大部分推导主要是输出层到隐藏层的计算,这时的误差Error就是简单的输出output和标签target的差可以简单记为：E = O - T 至于中间层的Error大多一语带过， 这里输出结果有两个，可以得到eo1 和 eo2 设hidden 层 误差为eh1和eh2 ,则： ...
Backpropagate:带有神经网络的AI
03-08
neural-network.js有一个小的神经网络类。 这是我进行反向传播的地方。 它只有一层隐藏层training data.txt是带有培训数据的文本文件index.html具有一个简单的GUI，用于使用训练数据来设置和训练神经网络
About Backpropagation (反向传播法）
u011868279的博客
06-20 290
About Backpropagation (反向传播法）
反向传播算法-back propagate
njucp的博客
06-14 684
反向传播算法
backPropagate算法实现
CVer
10-26 2811
代码如下：   import math import random import string random.seed(0) def rand(a, b): return (b-a)*random.random() + a def makeMatrix(I, J, fill=0.0): m = [] for i in range(I): m.ap...
机器学习深度学习基础笔记(3)——Backpropagation算法讲解
明夏小斯的博客
05-19 1333
该系列是笔者在机器学习深度学习系列课程学习过程中记录的笔记，简单粗暴，仅供参考。 下面的算法代码来自https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning 再次强调，代码不是笔者自己写的，是从上面的链接下载的！ 看懂该节内容需要了解一点编程和SVM分类器。
This code block seems to be evaluating a trained PyTorch model on a test set and calculating the Root Mean Squared Error (RMSE) of the model's predictions. The with torch.no_grad() statement is used to turn off the gradient calculation during testing, since we do not need to backpropagate the error. This can save memory and speed up evaluation. Next, the user IDs, item IDs, and corresponding ratings are extracted from the test set and converted to PyTorch tensors using the LongTensor and FloatTensor functions. The model object is then called with the user and item tensors as inputs to get the predicted ratings. The criterion function calculates the loss between the predicted ratings and actual ratings, and the RMSE is computed by taking the square root of the loss. Finally, the RMSE value is printed using string formatting to display only 3 decimal places.翻译
06-08
这段代码似乎是在测试集上评估训练好的 PyTorch 模型，并计算模型预测的均方根误差（RMSE）。使用 `with torch.no_grad()` 语句可以在测试期间关闭梯度计算，因为我们不需要反向传播误差。这可以节省内存并加快评估...
以下是一个针对2048游戏AI的Python代码框架，包含您要求的各个模块。由于篇幅限制，这里给出关键结构示意，实际实现需要补充细节： ```python import numpy as np from collections import deque import heapq from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # -------------------- # 基础结构 # -------------------- class Game: def __init__(self): self.grid = np.zeros((4,4), dtype=int) self.add_new_tile() self.add_new_tile() def add_new_tile(self): # 在空白位置随机添加2(90%)或4(10%) pass def move(self, direction): # 处理移动逻辑，返回是否有效移动 pass def is_game_over(self): # 检查是否无法移动 pass # -------------------- # 搜索算法基类 # -------------------- class AIStrategy: def search(self, game): raise NotImplementedError # -------------------- # a. 朴素搜索算法 # -------------------- class NaiveSearch(AIStrategy): def __init__(self, depth=2): self.search_depth = depth # 搜索深度限制 def evaluate_state(self, grid): # 简单评估函数：空格数 + 最大数值 return np.count_nonzero(grid == 0) + np.max(grid) def search(self, game): best_score = -np.inf best_move = None for direction in ['up', 'down', 'left', 'right']: # 模拟移动 new_game = simulate_move(game, direction) if new_game is None: continue # 递归搜索（示例为深度优先） current_score = self.dfs(new_game, depth=self.search_depth) if current_score > best_score: best_score = current_score best_move = direction return best_move def dfs(self, game, depth): if depth == 0: return self.evaluate_state(game.grid) max_score = -np.inf for dir in possible_moves(game): new_game = simulate_move(game, dir) score = self.dfs(new_game, depth-1) max_score = max(max_score, score) return max_score # -------------------- # b. 启发式搜索 # -------------------- class HeuristicSearch(NaiveSearch): def evaluate_state(self, grid): # 改进的启发式评估函数 empty_cells = np.count_nonzero(grid == 0) monotonicity = self.calculate_monotonicity(grid) merge_potential = self.find_merge_potential(grid) return empty_cells*10 + monotonicity*5 + merge_potential*3 def calculate_monotonicity(self, grid): # 计算行列单调性得分 pass def find_merge_potential(self, grid): # 统计相邻相同块的数量 pass # -------------------- # c. 机器学习辅助 # -------------------- class MLEnhancedSearch(HeuristicSearch): def __init__(self, model_path): self.model = self.load_model(model_path) def extract_features(self, grid): # 特征工程 features = [ np.count_nonzero(grid == 0), # 空格数 np.max(grid), # 最大数值 self.find_adjacent_pairs(grid), # 相邻相同块数 self.calculate_entropy(grid) # 数值分布熵 ] return np.array(features).reshape(1,-1) def search(self, game): # 使用模型筛选高概率方向 candidates = [] for dir in possible_moves(game): sim_game = simulate_move(game, dir) features = self.extract_features(sim_game.grid) prob = self.model.predict_proba(features)[0][1] # 预测成功概率 heapq.heappush(candidates, (-prob, dir)) # 最大堆 return candidates[0][1] if candidates else None # -------------------- # d. 蒙特卡洛树搜索（示意） # -------------------- class MCTSNode: def __init__(self, game_state, parent=None): self.game_state = game_state self.parent = parent self.children = [] self.visits = 0 self.wins = 0 class MCTSSearch(AIStrategy): def __init__(self, iterations=1000): self.iterations = iterations def search(self, root_game): root_node = MCTSNode(root_game) for _ in range(self.iterations): node = self.select(root_node) result = self.simulate(node.game_state) self.backpropagate(node, result) return self.choose_best_move(root_node) def select(self, node): # 根据UCT选择节点 pass def simulate(self, game): # 随机模拟到终局 pass def backpropagate(self, node, result): # 更新节点统计 pass # -------------------- # 辅助函数 # -------------------- def simulate_move(game, direction): # 创建新游戏状态副本并执行移动 pass def possible_moves(game): # 返回所有合法移动方向 pass if __name__ == "__main__": # 使用示例 game = Game() # 选择算法 # ai = NaiveSearch(depth=3) # ai = HeuristicSearch() # ai = MLEnhancedSearch("model.pkl") ai = MCTSSearch(iterations=1000) while not game.is_game_over(): move = ai.search(game) game.move(move) game.add_new_tile() ``` ### 关键实现要点： 1. **状态表示**： - 使用4x4 numpy数组表示游戏状态 - 移动时需要深度复制状态避免污染 2. **性能优化**： - 使用位运算加速状态操作（参考2048优化实现） - 缓存重复状态评估结果 - 并行化蒙特卡洛模拟 3. **机器学习集成**： - 需要预先训练模型（示例使用随机森林） - 特征工程是关键，可考虑： - 行/列单调性 - 数值梯度分布 - 潜在合并机会 - 角落最大值的保持能力 4. **MCTS实现细节**： - 需要处理随机块生成（90%概率生成2） - UCT平衡参数C需要调优 - 快速模拟策略（例如使用启发式代替随机移动） ### 推荐学习资源： 1. **算法实现**： - 《Python人工智能项目实战》第5章（游戏AI） - GitHub热门2048 AI项目（如ovolve/2048-ai） 2. **MCTS优化**： - 论文"A Survey of Monte Carlo Tree Search Methods" - OpenAI Gym 2048环境实现 3. **机器学习集成**： - Kaggle竞赛"2048 Reinforcement Learning" - 使用PyTorch实现DQN的教程 4. **性能优化**： - Numpy高效编程技巧 - Cython加速关键循环 建议从朴素搜索开始逐步实现，每个步骤都进行性能测试和效果评估。完整实现可能需要2000+行代码，但核心算法框架如上述所示。 其中的机器学习和蒙特卡洛部分能详细解释一下吗
05-09
好的，用户想了解2048游戏AI中的机器学习辅助搜索（MLEnhancedSearch）和蒙特卡洛树搜索（MCTSSearch）模块的具体实现细节，包括模型训练、特征工程、UCT算法以及随机块生成的处理方式。首先，我需要回忆一下这两个...
运行以下Python代码：import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom torchvision import datasets, transformsfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torch.autograd import Variableclass Generator(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim, num_filters): super(Generator, self).__init__() self.input_dim = input_dim self.output_dim = output_dim self.num_filters = num_filters self.net = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, num_filters), nn.ReLU(), nn.Linear(num_filters, num_filters*2), nn.ReLU(), nn.Linear(num_filters*2, num_filters*4), nn.ReLU(), nn.Linear(num_filters*4, output_dim), nn.Tanh() ) def forward(self, x): x = self.net(x) return xclass Discriminator(nn.Module): def __init__(self, input_dim, num_filters): super(Discriminator, self).__init__() self.input_dim = input_dim self.num_filters = num_filters self.net = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, num_filters*4), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(num_filters*4, num_filters*2), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(num_filters*2, num_filters), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(num_filters, 1), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): x = self.net(x) return xclass ConditionalGAN(object): def __init__(self, input_dim, output_dim, num_filters, learning_rate): self.generator = Generator(input_dim, output_dim, num_filters) self.discriminator = Discriminator(input_dim+1, num_filters) self.optimizer_G = optim.Adam(self.generator.parameters(), lr=learning_rate) self.optimizer_D = optim.Adam(self.discriminator.parameters(), lr=learning_rate) def train(self, data_loader, num_epochs): for epoch in range(num_epochs): for i, (inputs, labels) in enumerate(data_loader): # Train discriminator with real data real_inputs = Variable(inputs) real_labels = Variable(labels) real_labels = real_labels.view(real_labels.size(0), 1) real_inputs = torch.cat((real_inputs, real_labels), 1) real_outputs = self.discriminator(real_inputs) real_loss = nn.BCELoss()(real_outputs, torch.ones(real_outputs.size())) # Train discriminator with fake data noise = Variable(torch.randn(inputs.size(0), self.generator.input_dim)) fake_labels = Variable(torch.LongTensor(inputs.size(0)).random_(0, 10)) fake_labels = fake_labels.view(fake_labels.size(0), 1) fake_inputs = self.generator(torch.cat((noise, fake_labels.float()), 1)) fake_inputs = torch.cat((fake_inputs, fake_labels), 1) fake_outputs = self.discriminator(fake_inputs) fake_loss = nn.BCELoss()(fake_outputs, torch.zeros(fake_outputs.size())) # Backpropagate and update weights for discriminator discriminator_loss = real_loss + fake_loss self.discriminator.zero_grad() discriminator_loss.backward() self.optimizer_D.step() # Train generator noise = Variable(torch.randn(inputs.size(0), self.generator.input_dim)) fake_labels = Variable(torch.LongTensor(inputs.size(0)).random_(0,
02-17
这是一个用 PyTorch 实现的条件 GAN，以下是代码的简要解释： 首先引入 PyTorch 相关的库和模块： ``` import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, ...
动手学深度学习——矩阵求导之自动求导
时生的博客
03-11 5211
深度学习框架通过自动计算导数，即自动微分（automatic differentiation）来加快求导。 实际中，根据我们设计的模型，系统会构建一个计算图（computational graph）， 来跟踪计算是哪些数据通过哪些操作组合起来产生输出。 自动微分使系统能够随后反向传播梯度。 这里，反向传播（backpropagate）意味着跟踪整个计算图，填充关于每个参数的偏导数。
BP算法浅谈（Error Back-propagation）
akunainiannian的专栏
10-13 5710
最近在打基础，大致都和向量有关，从比较基础的人工智能常用算法开始，以下是对BP算法研究的一个小节。       本文只是自我思路的整理，其中举了个例子，已经对一些难懂的地方做了解释，有兴趣恰好学到人工智能对这块不能深入理解的，可以参考本文。       因为大部分涉及公式，我就直接贴图了，请谅解，如果需要全文可以联系@梁斌penny 谢谢。
人工神经网络(Artificial Neural Networks)
weixin_34044273的博客
06-30 778
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
深度学习笔记（三）：backpropagation反向传播算法python代码讲解
风筝的专栏
05-13 3825
backpropation算法python代码实现讲解 批量梯度更新 backpropagation算法 backpropagation算法步骤 backpropation算法python代码实现讲解 具体神经网络参见第一个笔记 批量梯度更新 class Network(object): ... # 参数，mini_batch:要...
Caffe softmax_loss_layer.cpp 学习
CNV_2305
02-28 7933
目录目录 LayerSetUp Reshape get_normalizer Forward_cpu Backward_cpuLayerSetUptemplate <typename Dtype> void SoftmaxWithLossLayer<Dtype>::LayerSetUp( const vector<Blob<Dtype>*>& bottom, const vector<Blo
游戏开发中的人工智能（十四）：神经网络
学愈进而愈惘
08-01 8809
接上文 游戏开发中的人工智能（十三）：不确定状态下的决策：贝叶斯技术本文内容：“神经网络”技术让游戏具有学习和适应的能力。事实上，从决策判断到预测玩家的行为，都可以应用。我们会详谈最广泛使用的神经网络结构（三层前馈神经网络）。神经网络人工神经网络（artificial neural network，即ANN），简称神经网络（neural network，即NN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的
sshguard-firewalld-2.4.2-6.el8.tar.gz
最新发布
08-16
# 适用操作系统：Centos8 # Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz # Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
Wecon PLC 代码 自动化代码
08-16
Wecon PLC 代码
【加密货币预测】基于BP神经网络的CCi30指数短期预测模型构建与优化：特征工程增强及模型评估
08-16
内容概要：本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状，采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本，通过“试凑法”确定最优隐结点数目，建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程，包括数据归一化、特征工程、模型架构设计（如输入层、隐藏层、输出层）、模型编译与训练、模型评估（如RMSE、MAE计算）以及结果可视化。研究表明，该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外，文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响，并提出了若干改进建议，如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群：对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标：①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法；②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用；③为后续研究提供改进方向，如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明：尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能，但仍存在一定局限性，如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此，在实际应用中需谨慎对待模型预测结果，并结合其他分析工具共同决策。
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