自己做Alphago是可能的吗？
为了研究python中的AI (图像识别)，我想用共享源(可能是python)来测试和开发我的AI模型，比如Alphago(做go AI)，还搜索了一些DQN(Deep )源代码，但是这些源代码并不能很好地运行windows，也很难作为研究的目的。我搜索了一些书，但几乎没有学习字母或DQN的书籍(有共享的源代码，可自我测试)。
有为人工智能初学者提供的资料吗？(Windows是我最喜欢的环境)(堆栈溢出是用于查询AI的适应性网站吗？)
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2020-05-27 16:17:11
AlphaGo Zero有一个非常简单的体系结构，它比人们期望重新实现的要简单得多。
它包括两个重要部分:蒙特卡罗树搜索(MCTS)和神经网络。
因为同样的架构适用于不同的棋盘游戏。我建议从一个比Go更简单的游戏开始，比如Checkers或Gomoku，这样你可以更快地看到改进，你可以花更多的时间来实现人工智能而不是游戏。
我建议按以下顺序执行：
- 游戏本身
您将需要的部分，您检查游戏终止，可视化游戏状态，等等。
- MCTS
您可以遵循这一实现或这些幻灯片在MCTS上，从伪代码中重新实现它更有利于学习，但是在线复制这些代码并没有什么问题。
在这一点上，你将已经有一个人工智能，可以玩一个简单的游戏，你可以玩它或让它自己玩，以确认它是有效的。
- 神经网络
如果你想在你的电脑上运行它，你需要在你的Windows环境上安装TensorFlow和Keras或其他神经网络库，如果你没有正确的硬件和软件，这可能是整个过程中最困难的部分。如果这不起作用，您可以使用像Kaggle.com这样的在线服务。
如果您熟悉像Keras这样的高级神经网络库，那么这个部分并不难，这是一门很好的基础课程。。AlphaGo论文提供了网络上的所有细节，以及如何将其连接到MCTS。
就这样！祝好运!
https://stackoverflow.com/questions/61134593
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