[复现Alphago_V00]闲谈Alphago与五子棋

最新推荐文章于 2024-09-07 17:25:57 发布
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导语：最近听到自己的两位好友，一位去了美国ucsc学习自己的最爱的游戏专业研究生，一位已经拿到了网易游戏的sp，心里真的很高兴，很高兴身边的朋友都如愿以偿。同时，也想到黄执中的那句话，斩业非斩人。不要害怕此时你的朋友少，在你往你向往的目标努力的时候，在路上，你的朋友会越来越多的。


虽然这是一篇闲谈，但还是来说我要来做什么吧。这个十一我和我的小伙伴要根据网上的教程，复现一个简易的Al

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AlphaGo原理与代码实例讲解
AI天才研究院
06-10 1338
AlphaGo是由DeepMind公司开发的一款人工智能围棋程序，它在2016年击败了世界顶级职业棋手李世石，成为人工智能发展史上的一个重要里程碑。AlphaGo的成功不仅仅是在围棋领域的突破，更代表了人工智能在复杂决策问题上的重大进展。围棋一直被认为是人工智能最具挑战性的领域之一，其原因在于：AlphaGo的成功关键在于它巧妙地结合了深度学习和强化学习技术，突破了传统围棋AI的瓶颈。本文将深入探讨AlphaGo的核心原理、算法实现以及实际应用，帮助读者全面理解这一革命性的AI系统。AlphaGo的核心架构
AlphaGo解析
AliceArtwork
08-08 4602
本文基于Google在Nature上关于AlphaGo的文章解读以及Git上对于AlphaGo的复现项目学习综合而来，主要探寻AlphaGo的学习技巧以及探寻其在机器人应用方面的思路和启事。1.设计思路deep Q-learing的问题【Mnih V, Kavukcuoglu K, Silver D, et al. Playing atari with deep reinforcement lear
五子棋AI算法第一篇-我对谷歌Alphago的看法
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最近Google宣布他们的围棋AI以5:0的战绩打败欧洲围棋三冠王。我一直对人工智能比较感兴趣，正好趁年前空闲的几天用JS写了一个五子棋的AI。其实很久以前就用自创的算法写过一个JAVA版的五子棋AI，不过棋力很不理想。这次用的是JS写的，所以无论任何平台上只要能打开网页的都可以玩。google爆出这个新闻之后，很多人觉得这是不是意味着电脑智商已经在人类之上了，围棋已经没有意义了之类的。甚至觉得这是
强化学习（RL）AlphaGo Zero训练五子棋
村头
01-25 2418
Use the Alpha_go zero algorithm to Train gobang RL(强化学习) Alphago_Zero 算法 用于五子棋的实现 源码 github传送
如何用 CNN 玩转 AlphaGo 版的五子棋？
优快云资讯
03-11 3586
作者 | 李秋键责编 | 郭 芮出品 | 优快云（ID：优快云news）近几年来，AI在游戏方面的发展如火如荼，尤其是自从阿法狗AI围棋战胜围棋之后，更是引起了AI发展的狂潮，同...
组合游戏系列5: 井字棋、五子棋AlphaGo Zero 算法实战
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09-22 5120
来源 |MyEncyclopedia上一篇我们从原理层面解析了AlphaGo Zero如何改进MCTS算法，通过不断自我对弈，最终实现从零棋力开始训练直至能够打败任何高手。在本篇中，我...
人工智能博弈树极大极小搜索算法alpha-beta剪枝实现五子棋，带禁手
pige666的博客
05-27 1万+
由于2020的特殊情况，导致了一个被拖了挺久的大作业。。。。 五子棋其实大家很多时候会在闲暇时刻和朋友随便玩玩，这不仅让我回忆起了高中时候摸鱼休息就喜欢和同学在自己打的格子中用铅笔来一盘五子棋，回想起来确实是至今以来最快乐的一段时光。 高考前最后一次晚自习，当时离开时好像没什么不舍，但不知是什么驱使着我在临走之前留下了这样一张照片，小小的教室里承载了许多光阴，或许我们只是这间教室匆匆岁月中的一位过客，但于我而言，这段时光却是无法取代的。 OK，言归正传，咱们来谈谈五子棋。 五子棋相关知识 先来看看什么是五
python alphago_如何利用 Python 打造一款简易版 AlphaGo
weixin_42298969的博客
02-09 340
2017 年伊始。你是否也想打造一个自己的 AlphaGo 呢？GitHub 用户 Brian Lee(brilee)发布了一个效仿 AlphaGo 的极简围棋引擎的 Python 实现 MuGo。MuGo 项目地址：https://github.com/brilee/MuGo这是 AlphaGo 基本组成部分的一个纯 Python 实现。AlphaGo 逻辑/控制流(logic/control ...
Beescms_v4.0 sql注入漏洞复现与原理分析（白盒与黑盒）
不想当脚本小子的脚本小子
12-27 2787
一、漏洞描述 Beescms v4.0由于后台登录验证码设计缺陷以及代码防护缺陷导致存在bypass全局防护的SQL注入。 二、漏洞环境搭建 1.官方下载Beescms v4.0,下载地址: http://beescms.com/cxxz.html，然后解压压缩文件,然后把文件放到phpstudy的网站根目录 2.浏览器访问http://安装目录/install,开始安装 一直下一步出现如下界面即可安装完成： 安装完成后修改my.ini文件，在[mysqld]后面添加secure_fil
Meta Zeta是一个基于强化学习的五子棋模型，主要用于理解AlphaGo Zero的操作原
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Meta Zeta是一个由强化学习技术驱动的五子棋AI模型，它的设计与开发旨在深入研究和理解AlphaGo Zero的工作机制和决策过程。AlphaGo Zero是人工智能领域的一个里程碑，它通过自我学习的方式，仅使用神经网络和...
AlphaGo自我对弈50盘棋谱
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5月28日，围棋峰会在浙江落幕，赛后Deepmind在官网公布了50局AlphaGo自我对弈慢棋棋谱
mcts_gobang:mcts 算法 为核心 的 五子棋 对弈实现
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mcts_gobang mcts 算法 为核心 的 五子棋 对弈实现
Alphago杂谈
一番の宝物
04-17 2035
Alphago版本经历了Fan，Lee，Maser，以及后面的AlphaGo和AlphaZero，前三版Fan，Lee，Master用的是监督学习+强化学习训练，后两面Alphago Zero和AlphaZero则是直接使用强化学习训练。 DeepMind在这个topic上只公布了两篇Natrue，一个对应前三版，一个对应后两版，对所有这几版Alphago的演变也我们只能从论文中获得，所以大部分...
tensorflow五子棋_如何用CNN玩转AlphaGo版的五子棋？
weixin_40008339的博客
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作者 | 李秋键责编| 郭芮出品| 优快云(ID：优快云news)近几年来，AI在游戏方面的发展如火如荼，尤其是自从阿法狗AI围棋战胜围棋之后，更是引起了AI发展的狂潮，同时也引起了很多AI游戏的应用与深化发展。其实游戏中的AI有非常悠久的历史，相当多的游戏都是围绕着对抗“敌人”展开，而这个“敌人”，就是AI，其中包含一些行为方式固定没有一丁点变化的低级AI，也有一些另外的随机因素高级一点的A...
蒙特卡洛树搜索(MCTS)实现简易五子棋AI
weixin_44169614的博客
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蒙特卡洛树搜索算法可以通过自我对弈模拟得到不同状态分支中获胜的概率，从而获得最优的策略。代码部分可以分为Node类和State类。Node类通过关联父节点和子节点实现树结构，同时保存每个节点的属性；State类描述游戏的规则并判断胜负。 模型结构参考了https://ai-boson.github.io/mcts/ 先导入所需要的模块 import numpy as np import random as rd import copy from collections import defaultd
c语言五子棋蒙特卡洛,五子棋对弈——MCTS学习(示例代码)
weixin_29941275的博客
05-24 1175
初识AlphaZeroAlphaZero能够基于强化学习实现较高技巧的棋类博弈，我看过nb网友实现的基于MCTS的五子棋模型后，惊叹不已！特此记录一下其中训练的一些方法和技巧。MCTSMCTS是指蒙特卡洛搜索树。蒙特卡洛搜索树没听过的话，想必你是知道蒙特卡罗模拟的。这个模拟过程就是暴力的按照概率去操作所有过程，最后得出一个统计的结果。举一个很简单的例子，比如你要计算圆周率(pi)，那么可以画一个正...
算法学习（五）——alphago Zero模型
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01-08 1466
论文原文： https://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=2c541a0965ba18d2f7f835ecdbe4f37d&site=xueshu_se alphago Zero模型的理解： 1.不再使用监督数据对模型进行训练，使用自博弈的方式，自动生成数据，学习围棋的知识。 2.使用包含40个残差结构的网络，效果很好 3.前向搜索很有用，使用前向搜索的alphago Zero得分5185，使用裸网络的得分为3055，打不过a
如何用蒙特卡洛树搜索(MCTS)制作智能五子棋【含源码】_01
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近几年来，随着谷歌的阿尔法狗和阿尔法元的问世，蒙特卡洛树搜索(MCTS)，作为一种不需要特定领域的先验知识的搜索算法逐渐被人们重视起来。其可以在无任何已知知识，而仅需要了解模拟规则和结束状态的情况下，得到非常好的策略。但是由于其盲目的搜索，其运行时间和对内存空间的需求成为衡量其性能的主要因素之一。随着计算机的计算能力提升，对于一些特定的状态空间较少的问题，MCTS可以在其中表现优秀。五子棋是初学者...
8---阶段项目：五子棋（附带源码）
2301_80300263的博客
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--------------------------分割线--------------------------------------------------------------静态变量可以在static修饰的方法中使用，也可以在非静态的方法中访问。静态方法就相当于一个箱子，只是这个箱子中装的是代码，需要使用这些代码的时候，就把这个箱子放在指定的位置即可。a.使用输入法中的制表符在控制台直接打印出棋盘，然后寻找落子位置的特征。b.落子位置必须是0-100之间的整数，且不能使用已经存在棋子的位置。
cmapss_RUL复现方法详解与实践
文件的标签是“cmapss_RUL_复现(2”，与标题和描述几乎相同，这可能说明这是文档的关键词或主题。 至于压缩包子文件的文件名称列表中的“.ipynb”扩展名，表明该文件是一个Jupyter Notebook文件。Jupyter Notebook...
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