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改进深度神经网络在爱恩斯坦棋中的应用研究

摘要: 爱恩斯坦棋作为一种附带随机性的完美信息博弈,其难度在于每次投掷骰子导致的结果不确定性,这增加了策略设计和局面的评估难度。针对爱恩斯坦棋的游戏规则,提出了一种改进的深度学习方法。对Alpha(go) Zero神经网络模型进行改进和设计,使其能精确地评估各种棋盘状态,生成有效的游戏策略。通过结合改进的残差神经网络和蒙特卡洛树搜索,提取棋局特征并进行局面评估,动态生成策略和进行决策。... (共7页)

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