bellerb/chess
📦 ओपन सोर्स प्रोजेक्टbellerb
पायथन-आधारित कंसोल शतरंज इंजन, जो डीप लर्निंग और मोंटे कार्लो ट्री सर्च द्वारा संचालित है।
bellerb/chess रिपॉजिटरी टर्मिनल-आधारित शतरंज के लिए एक मजबूत फ्रेमवर्क प्रदान करती है, जिसे मुख्य रूप से पायथन और PyTorch का उपयोग करके बनाया गया है। इसके मूल में, यह प्रोजेक्ट बोर्ड स्थितियों का मूल्यांकन करने और इष्टतम चालें निर्धारित करने के लिए मोंटे कार्लो ट्री सर्च (MCTS) का उपयोग करते हुए परिष्कृत AI तर्क को लागू करता है। डीप लर्निंग तकनीकों को एकीकृत करके, यह इंजन आधुनिक गेम-प्लेइंग एजेंटों के समान निर्णय लेने की प्रक्रियाओं का अनुकरण करता है। कोडबेस को शतरंज बोर्ड प्रतिनिधित्व, चाल सत्यापन और गेम स्थिति प्रबंधन को संभालने के लिए संरचित किया गया है, जिससे उपयोगकर्ता एक स्वच्छ कंसोल इंटरफ़ेस के माध्यम से इंजन के साथ बातचीत कर सकते हैं। यह सुदृढीकरण सीखने की अवधारणाओं का एक व्यावहारिक कार्यान्वयन है, जो यह दर्शाता है कि तंत्रिका नेटवर्क (neural networks) को शतरंज जैसे जटिल, नियम-आधारित वातावरण में कैसे लागू किया जा सकता है। यह प्रोजेक्ट अत्यधिक मॉड्यूलर है, जो शोधकर्ताओं और शौकियों को AI के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए विभिन्न मॉडल आर्किटेक्चर या सर्च ह्यूरिस्टिक्स के साथ प्रयोग करने में सक्षम बनाता है।
💡मुख्य बातें
- ├─MCTS-आधारित निर्णय इंजन
- ├─PyTorch-संचालित AI तर्क
- └─कंसोल-आधारित इंटरफ़ेस
🎯के लिए
- ├─AI शोधकर्ता
- ├─पायथन डेवलपर्स
- └─गेम थ्योरी उत्साही