龙星计划_人工智能知识表示_神经网络算法应用_中国AI数据

2019-11-25

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potential_moves)]) #将模型移动添加到游戏game_tracker [int(model_move)] = -1中。print('模型已移动')print_board(game_tracker) #现在如果check(game_tracker)== 1或num_moves> = 5,则检查是否获胜或移动过多:print('Game Over!')win_logical = True 这将产生以下交互式输出: 输入的移动索引(0-8):4模型已移动 O | | | X | | | 输入的移动索引(0-8):6模型已移动 O | | | X | X | | ? 您的动议输入索引(0-8):2 模型已移动 O | | X O | X | X | | ? 游戏结束! HQW it WQrkS… 我们训练了一个神经网络,通过提供木板位置,一个九维矢量来玩井字游戏,并预测了最佳响应。我们只需要输入几个可能的Tic Tac Toe棋盘,然后对每个棋盘进行随机变换即可增加训练集的大小。 为了测试我们的算法,我们删除了一个特定电路板的所有实例,并

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