YoujiaZhang/AlphaGo-Zero-Gobang
📦 オープンソースプロジェクトYoujiaZhang
AlphaGo Zeroの原理を五目並べで学べる、実践的な強化学習実装プロジェクト。
AlphaGo-Zero-Gobangは、画期的なAlphaGo Zeroアルゴリズムを五目並べ（Gobang）向けに最適化した教育用実装です。手作業のヒューリスティックに頼る従来のゲームAIとは異なり、深層残差ニューラルネットワークを用いて盤面を評価し、着手確率を予測します。システムには、これらの予測を活用してゲーム木を探索し、探索と活用のバランスを最適化するモンテカルロ木探索（MCTS）エンジンが統合されています。
主な技術的コンポーネントには、自己対戦による継続的な学習ループ、Pythonで実装されたポリシー・バリューネットワーク、およびゲームプレイを可視化するGUIが含まれます。囲碁よりも複雑性が低い環境で実装することで、研究者や学生は強化学習と木探索アルゴリズムの収束過程を管理可能な範囲で学習できます。深層強化学習やゲーム理論、現代AIエージェントのアーキテクチャに関心がある方にとって理想的な出発点です。
💡ハイライト
- ├─AlphaGo Zeroアルゴリズムの論理実装
- ├─自己対戦による強化学習サイクル
- └─ニューラルネットワークによるMCTSの誘導
🎯対象
- ├─AI研究者
- └─強化学習学習者