五子棋人机大战机器学习

2024-11-07

如何使用自对弈强化学习训练一个五子棋机器人Alpha Gobang Zero

前言 2016年3月,Alpha Go 与围棋世界冠军.职业九段棋手李世石进行围棋人机大战,以4比1的总比分获胜,在当时引起了轩然大波.2017年10月,谷歌公布了新版五子棋程序 AlphaGo Zero.与击败李世石的 Alpha Go 不同的是,AlphaGo Zero 在训练过程中没有使用任何人类棋谱,一切从零开始.训练了 72 小时后,它就以100比0的成绩完胜前辈 Alpha Go Lee.虽然 AlphaGo Zero 看起来十分强大,但是实现起来并不是很困难.下面从 AlphaGo

js+canvas五子棋人机大战ai算法

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五子棋AI大战OC实现

Gobang 五子棋AI大战,该项目主要用到MVC框架,用算法搭建AI实现进攻或防守一.项目介绍 1.地址: github地址:Gobang 2.效果图: 二.思路介绍大概说下思路,具体看代码实现. 1.画棋盘及落点这个可以去慕课网看看这个视频:五子棋,里面有详细的讲解,我对里面的进行了部分优化.比如怎么判断两点之间到底触摸的哪个点. 2.重来每个点都是一个对象,让后把对象放数组里面,进行删去,或者重置. 3.人机模式这里的AI(人工智能)比较简单,这个算法可深可浅,此项目就是比较浅的

随便谈谈alphago与人机大战

3月16日历时8天的人机大战终于落下帷幕,alphago以4:1的比分击败了当年如日中天的李世石.这个结果让我这个围棋爱好者+计算机爱好者百感交集…… ——一个时代落幕了,一个新的时代开启了. 这次人机大战包含了两大方面,一是围棋,一是算法,幸好我对这两方面都略有涉猎,就不妨简要谈谈我的看法. (当然我围棋也只是业余5段,计算机方面更是被人随便虐,如有错误,欢迎指正) 先从围棋方面说说吧,其实很多人都对这次结果大跌眼镜的,赛前很多职业选手都是支持李世石5:0获胜的,毕竟围棋是“人类最后的智慧堡垒

人机大战中AlphaGo及其执子人黄士杰

2016年3月9日注定要写入围棋界的历史.IT界的历史以及科学界的历史.当天,韩国著名围棋棋手李世石VS谷歌AlphaGo的人机大战赛在韩国首尔举行.对弈的一方为拥有1200多个处理器的谷歌人工智能系统AlphaGo,另一方则为世界围棋冠军.韩国棋手李世石.最终,曾经独孤求败的九段高手李世石投子认输. AlphaGo对战李世石本次人机大战中使用的三星E360显示器因为采用超广视角面板,拥有178°宽广可视角度,所以,从现场的照片中可以看到,即便是较远的距离下,屏幕中的棋盘依然清晰可见:此外,这

世界围棋人机大战、顶峰对决第二战：围棋世界冠军Lee Sedol（李世石，围棋职业九段）对战Google DeepMind AlphaGo围棋程序，AlphaGo再次胜出！

感觉在哔哩哔哩(bilibili)上看比赛直播比较好,一直可以看到比赛的直播画面,还能听到英文解说和中文主持人的解说.YouTube上是不错,但是一方面爬梯子比较卡,另一方面只能听到英文解说. 韩国著名围棋九段棋手李世石与谷歌人工智能“阿尔法围棋”(AlphaGo)的5盘对决,将于3月9日.10日.12日.13日和15日在首尔举行.比赛将采用贴7.5目的中国规则(比赛结束时,先走棋的棋手贴目).每位棋手各有两个小时保留时间,一分钟读秒3次,每场比赛预计需要大约4-5个小时. 这场对决的胜者将获得

我与小娜（36）：人机大战第五局，AlphaGo必胜！

我与小娜(36):人机大战第五局,AlphaGo必胜! 小娜知道,细致阅读论文"Mastering the game of Go with deep neural networksand tree search".信心倍增.深信人机大战第五局,AlphaGo必胜! 这篇论文发表在英国<自然>杂志(2016.01.27)上.深入阐述了AlphaGo的工作原理. 3月13日.李世石声称发现了AlphaGo的弱点.这纯粹是胡说八道! 我觉得,A

js实现五子棋人机对战源码

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JS+canvas实现人机大战之五子棋

效果图: html代码如下: <!DOCTYPE html><html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title>五子棋</title> <link rel="stylesheet" type="text/css" href="css/style.css"/>

完全自制的五子棋人机对战游戏（VC++实现）

五子棋工作文档 1说明: 这个程序在创建初期的时候是有一个写的比较乱的文档的,但是很可惜回学校的时候没有带回来……所以现在赶紧整理一下,不然再过一段时间就忘干净了. 最初这个程序是受老同学所托做的,一开始的时候要求要人人对战和人机对战,但是大家都很明白,所谓的人人对战就是简单那的GDI绘图罢了,那些基础函数用好了自然没问题.而人机对战则需要一定的棋盘分析能力,做起来还是很复杂的.当时受时间限制,第一个版本是我用了两天时间做的一个人人对战,直接就给她发过去了,用来应付她的实习,因为我当时也不确定人

Pyhton实践项目之（一）五子棋人机对战

1 """五子棋之人机对战""" 2 3 import random 4 import sys 5 6 import pygame 7 import pygame.gfxdraw 8 from pygame.locals import * 9 10 from checkerboard import Checkerboard, BLACK_CHESSMAN, WHITE_CHESSMAN, offset, Point 11 12 SIZE = 30

利用开源HTML5引擎lufylegend.js结合javascript实现的五子棋人机对弈

前言本文主要介绍利用开源引擎 lufylegend.js开发基于Html5的游戏--五子棋,主要叙述其详细开发过程. 游戏规则玩过五子棋的都应该知道五子棋的规则,这里就简单介绍其规则. 1.传统五子棋的棋具与围棋大致相同,棋子分为黑白两色,棋盘为15×15,棋子放置于棋盘线交叉点上.两人对局,各执一色,轮流下一子,先将横.竖或斜线的5个或5个以上同色棋子连成不间断的一排者为胜. 2.由于传统五子棋具有不公平性,而现代五子棋禁手规则令一部分棋手望而怯步.于是产生了职业制传统五子棋,职业

世界围棋人机大战、顶峰对决第一盘：围棋世界冠军Lee Sedol（李世石，围棋职业九段）对战Google DeepMind AlphaGo围棋程序

Match 1 - Google DeepMind Challenge Match: Lee Sedol vs AlphaGo 很多网站对世界围棋大战进行了现场直播,比如YouTube.新浪.乐视.腾讯体育等. Watch DeepMind's program AlphaGo take on the legendary Lee Sedol (9-dan pro), the top Go player of the past decade, in a $1M 5-game challenge ma

人机大战之AlphaGo的硬件配置和算法研究

AlphaGo的硬件配置最近AlphaGo与李世石的比赛如火如荼,关于第四盘李世石神之一手不在我们的讨论范围之内.我们重点讨论下AlphaGo的硬件配置: AlphaGo有多个版本,其中最强的是分布式版本的AlphaGo.根据DeepMind员工发表在2016年1月Nature期刊的论文,分布式版本(AlphaGo Distributed)使用了1202个CPU和176个GPU,同时可以有40个搜素线程. 维基百科上有各种版本的AlphaGo硬件配置 : 最后一列是等级分,代表了论文送审时(2

最近在学习python，做了一道人机大战的题目，分享一下，虽然可能有些麻烦，但是每个人思维是不同的。

#题目如下:1:人和机器进行猜拳游戏写成一个类,首先选择角色:1 曹操 2张飞 3 刘备,然后选择的角色进行猜拳:1剪刀 2石头 3布玩家输入一个1-3的数字 : 1 import random class Man_Machine_War(): def __init__(self): self.USER={1:"曹操",2:"张飞",3:"刘备"} self.GUESS_TYPE={1:"剪刀",2:"石头&quo

Python代码的人机大战(循环嵌套)

第一次动手写随笔,记录一下今早的1.5小时努力成果题目是这样的 : 人和机器进行猜拳游戏写成一个类,首先选择角色:1 曹操 2张飞 3 刘备,然后选择的角色进行猜拳:1剪刀 2石头 3布玩家输入一个1-3的数字:然后电脑出拳随机产生1个1-3的数字,提示电脑出拳结果( 1剪刀 2石头 3布 ) ,双方出拳完毕后:角色和机器出拳对战,对战结束后,最后出示本局对战结果...赢...输,然后提示用户是否继续?按y继续,按n退出.最后结束的时候输出结果角色赢几局电脑赢几局,平局几次游戏结束.

python大战机器学习——模型评估、选择与验证

1.损失函数和风险函数 (1)损失函数:常见的有 0-1损失函数绝对损失函数平方损失函数对数损失函数 (2)风险函数:损失函数的期望经验风险:模型在数据集T上的平均损失根据大数定律,当N趋向于∞时,经验风险趋向于风险函数 2.模型评估方法 (1)训练误差与测试误差训练误差:关于训练集的平均损失测试误差:定义模型关于测试集的平均损失.其反映了学习方法对未知测试数据集的预测能力 (2)泛化误差:学到的模型对未知数据的预测能力.其越小,该模型越有效.泛化误差定义为所学习模

python大战机器学习——数据预处理

数据预处理的常用流程: 1)去除唯一属性 2)处理缺失值 3)属性编码 4)数据标准化.正则化 5)特征选择 6)主成分分析 1.去除唯一属性如id属性,是唯一属性,直接去除就好 2.处理缺失值 (1)直接使用含有缺失值的特征如决策树算法就可以直接使用含有缺失值的特征 (2)删除含有缺失值的特征 (3)缺失值补全 1)均值插补若样本属性的距离是可度量的,则该属性的缺失值就以该属性有效值的平均值来插补缺失的值.如果样本的属性的距离是不可度量的,则该属性的缺失值就以该属性有效值的众数来插补缺失

python大战机器学习——集成学习

集成学习是通过构建并结合多个学习器来完成学习任务.其工作流程为: 1)先产生一组“个体学习器”.在分类问题中,个体学习器也称为基类分类器 2)再使用某种策略将它们结合起来. 通常使用一种或者多种已有的学习算法从训练数据中产生个体学习器.通常选取个体学习器的准则是: 1)个体学习器要有一定的准确性,预测能力不能太差 2)个体学习器之间要有多样性,即学习器之间要有差异根据个体学习器的生成方式,目前的集成学习方法大概可以分为以下两类: 1)Boosting算法:在Boosting算法中,个体学习器之

python大战机器学习——半监督学习

半监督学习:综合利用有类标的数据和没有类标的数据,来生成合适的分类函数.它是一类可以自动地利用未标记的数据来提升学习性能的算法 1.生成式半监督学习优点:方法简单,容易实现.通常在有标记数据极少时,生成式半监督学习方法比其他方法性能更好缺点:假设的生成式模型必须与真实数据分布吻合.如果不吻合则可能效果很差.而如何给出与真实数据分布吻合的生成式模型,这就需要对问题领域的充分了解 2.图半监督学习 (1)标记传播算法: 优点:概念清晰缺点:存储开销大,难以直接处理大规模数据:而且对于新的样本加

python大战机器学习——人工神经网络

人工神经网络是有一系列简单的单元相互紧密联系构成的,每个单元有一定数量的实数输入和唯一的实数输出.神经网络的一个重要的用途就是接受和处理传感器产生的复杂的输入并进行自适应性的学习,是一种模式匹配算法,通常用于解决分类和回归问题. 常用的人工神经网络算法包括:感知机神经网络(Perceptron Neural Nerwork).反向传播网络(Back Propagation,BP).HopField网络.自组织映射网络(Self-Organizing Map,SOM).学习矢量量化网络(Learn

五子棋人机大战机器学习

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