Künstliche Intelligenz game-ai

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Wie gehe ich mit ungültigen Zügen beim Lernen um?

Ich möchte eine KI erstellen, die Five-in-A-Row / Gomoku spielen kann. Wie ich bereits im Titel erwähnt habe, möchte ich dafür das verstärkende Lernen verwenden. Ich verwende die Policy-Gradient- Methode, nämlich REINFORCE, mit Baseline. Für die Näherung von Wert und Richtlinienfunktion verwende ich ein neuronales Netz . Es hat Faltungsschichten …

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Wie wähle ich den besten Algorithmus für ein Brettspiel wie Checker?

Wie wähle ich den besten Algorithmus für ein Brettspiel wie Checker? Bisher habe ich nur drei Algorithmen betrachtet, nämlich Minimax, Alpha-Beta-Bereinigung und Monte-Carlo-Baumsuche (MCTS). Offensichtlich sind sowohl das Alpha-Beta-Beschneiden als auch das MCTS Erweiterungen des grundlegenden Minimax-Algorithmus.

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Eingabe / Ausgabe-Codierung für ein neuronales Netzwerk zum Erlernen eines gitterbasierten Spiels

Ich schreibe ein einfaches Spielzeugspiel mit der Absicht, ein tiefes neuronales Netzwerk darüber zu trainieren. Die Spielregeln sind ungefähr folgende: Das Spiel hat ein Brett aus sechseckigen Zellen. Beide Spieler haben die gleiche Sammlung von Steinen, die sie frei auf dem Brett platzieren können. Wenn Sie verschiedene Arten von Steinen …

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Ist AlphaZero ein Beispiel für eine AGI?

Aus DeepMinds Forschungsbericht auf arxiv.org: In diesem Artikel wenden wir einen ähnlichen, aber vollständig generischen Algorithmus, den wir AlphaZero nennen , auf die Spiele Schach und Shogi sowie Go an, ohne zusätzliche Domänenkenntnisse außer den Spielregeln, was zeigt, dass es sich um ein allgemeines Verstärkungslernen handelt Algorithmus kann, tabula rasa, …

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Wie trainiere ich ein neuronales Netzwerk für ein rundenbasiertes Brettspiel?

Ich frage mich, wie man ein neuronales Netzwerk für ein rundenbasiertes Brettspiel wie Tic-Tac-Toe, Schach, Risiko oder ein anderes rundenbasiertes Spiel trainiert. Das Erhalten des nächsten Zuges durch Inferenz scheint ziemlich einfach zu sein, indem der Spielstatus als Eingabe eingegeben und die Ausgabe als Zug für den aktuellen Spieler verwendet …

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Kann ein neuronales Netzwerk das Konzept der Entfernung ausarbeiten?

Stellen Sie sich ein Spiel vor, bei dem es sich neben einem roten und einem blauen Pixel um einen schwarzen Bildschirm handelt. Wenn sie dieses Spiel einem Menschen geben, werden sie zuerst sehen, dass durch Drücken der Pfeiltasten das rote Pixel verschoben wird. Als nächstes werden sie versuchen, das rote …

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Einige Zweifel an der Anwendung des Verstärkungslernens auf Spiele wie Schach

Ich habe ein schachähnliches Brettspiel erfunden. Ich habe einen Motor gebaut, damit er autonom spielen kann. Der Motor ist im Grunde ein Entscheidungsbaum. Es besteht aus: Eine Suchfunktion, die an jedem Knoten alle möglichen legalen Bewegungen findet Eine Bewertungsfunktion, die der Brettposition einen numerischen Wert zuweist (positiv bedeutet, dass der …

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Qualifiziert sich die Monte-Carlo-Baumsuche als maschinelles Lernen?

Nach meinem besten Verständnis ist der Monte-Carlo-Baumsuchalgorithmus (MCTS) eine Alternative zum Minimax für die Suche in einem Knotenbaum. Es funktioniert, indem Sie einen Zug auswählen (im Allgemeinen den mit der höchsten Chance, der Beste zu sein) und dann während des Zuges ein zufälliges Playout durchführen, um das Ergebnis zu sehen. …

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Was ist der Unterschied zwischen Starcraft und Dota aus AI-Sicht?

So wird Deepmind drängt auf eine menschliche Ebene Starcraft bietet und öffnet AI nur eine menschliche Ebene 1vs1 Dota bietet erstellt . Leider habe ich keine Ahnung, was das bedeutet, weil ich weder Starcraft noch Dota gespielt habe, noch mehr als eine flüchtige Bekanntschaft mit ähnlichen Spielen habe. Meine Frage …

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