传智播客_知识图谱_深度学习入门课程 卷积计算流程_中国AI数据

2019-11-25

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供一个董事会职位列表,然后是针对多个不同董事会的最佳最佳响应。通过仅考虑对称性不同的电路板位置,我们可以减少要训练的电路板数量。井字棋盘的非身份转换是旋转(两个方向)90度,180度,270度,水平反射和垂直反射。有了这个想法,我们将使用具有最佳移动方式的电路板的候选清单,应用两次随机变换,并将其输入到我们的神经网络中进行学习。 由于井字游戏是一种确定性游戏,因此值得注意的是,无论谁先走,都应该赢或平。我们希望有一个模型可以对我们的移动做出最佳响应并产生平局。 如果我们用1注释Xs,用-1注释Os,用0注释空白,那么下面的内容向我们展示了如何将板位置和最佳移动视为一行数据: 图9:这里我们说明了如何将一块木板和最佳移动考虑为一行数据。请注意,X = 1,O = -1,空白为0,我们从0开始索引。 除了模型损失之外,要检查模型的性能,我们将做两件事。 我们将执行的第一步检查是从训练集中删除位置和最佳移动行。这将使我们看到神经网络模型是否可以推广到以前从未见过的动作。我们用来评估模型的第二种方法是在最后实际对它进行游戏。 可以在此食谱的GitHub目录上找到可能的板和最佳移动的

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