YoujiaZhang/AlphaGo-Zero-Gobang
📦 Open Source ProjectYoujiaZhang
Практическая реализация принципов AlphaGo Zero для игры в гомоку (пять в ряд).
AlphaGo-Zero-Gobang представляет собой педагогическую реализацию алгоритма AlphaGo Zero, адаптированную для игры в гомоку. В отличие от традиционного ИИ, основанного на эвристиках, этот проект использует глубокую остаточную нейронную сеть для оценки позиций на доске и предсказания вероятностей ходов. Система интегрирует движок MCTS, который использует прогнозы нейросети для навигации по игровому дереву, эффективно балансируя между исследованием и эксплуатацией.
Основные компоненты включают цикл самообучения, где агент постоянно совершенствуется, играя против самого себя, архитектуру сети «политика-ценность» на Python и графический интерфейс (GUI) для визуализации процесса. Упрощая задачу по сравнению с го, проект позволяет исследователям и студентам изучать сходимость обучения с подкреплением и алгоритмов поиска в доступной среде. Это идеальная отправная точка для тех, кто интересуется глубоким обучением с подкреплением и теорией игр.
💡Основное
- ├─Логика алгоритма AlphaGo Zero
- ├─Обучение с подкреплением через самоигру
- └─MCTS под управлением нейросети
🎯Для
- ├─Исследователи ИИ
- └─Студенты в области обучения с подкреплением