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人工智能基础课程大作业,共分为四个小问题。
棋盘识别:从对局棋盘图片识别棋局落子情况,识别结果为15*15的棋盘矩阵
博弈算法:五子棋对弈AI,用α-β搜索实现
进化学习:用神经网络作为2中的评估函数,以进化学习的方法训练
监督学习:对3中的神经网络,以强化学习的DQN算法进行训练
anaconda version 1.7.2
仓库中使用的数据集路径为绝对路径,运行前需进行配置更改。使用jupyter notebook直接运行对应代码即可。
问题2需要自行导入Visual Studio,或自行编写makefile
问题一中,模型对棋局识别的准确率极高。本任务使用的在训练、测试集共有1万余张棋局图片,在其上的识别准确率均达到了1。同时在训练调整过程中,输出层softmax得到结果数值出现了不符合预期的情况,这个异常现象的原因还需要继续深究。
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