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Python手写强化学习Q-learning算法玩井字棋

强化学习简介 强化学习是指代理在不同状态的环境,根据某种奖励函数来优化其行为的一门学科。在本教程,环境是 tic-tac-toe 游戏,它有明确定义的动作,代理必须决定选择哪些动作才能赢得游戏。 但是需要注意的是,对于 tic-tac-toe 游戏,我们确切地知道每个动作会做什么,所以我们不会使用转移函数。 ? 在 tic-tac-toe 游戏中,我们通过让代理与对手进行多场比赛来迭代更新 Q(s,a),用于更新 Q 的方程如下: ? 虽然由于 tic-tac-toe 游戏并不复杂,代理并没有获得高级智能,但是尝试这个方法可以学习如何实现 Q-learning 并了解它是如何工作的。 结语 本文首先介绍了马尔可夫决策过程以及如何在强化学习应用它。然后使用状态、行动、奖励函数来对 tic-tac-toe 游戏进行建模。

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DeepMind悄咪咪开源三大新框架,深度强化学习落地希望再现

推荐游戏Tic-Tac-Toe 和 Breakthrough,因为它们包含完美信息,没有偶然事件,Backgammon 或 Pig 用于完美的信息游戏与偶然事件,Goofspiel 和Oshi-Zumo 以下步骤以 Tic-Tac-Toe 为例讲解。 将标头和源:tic_tac_toe.h,tic_tac_toe.cc和tic_tac_toe_test.cc 复制到 new_game.h,new_game.cc 和 new_game_test.cc。 更新样板C ++代码: 在 new_game.h ,重命名文件顶部和底部的标题保护。 在新文件,将最内层的命名空间从 tic_tac_toe 重命名为 new_game。 在 python / tests / pyspiel_test.py 中将短名称添加到预期游戏列表。 现在,你有了一个不同名称的 Tic-Tac-Toe 复制游戏

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    位置对策是一类包含Tic-tac-toe及其推广的两人对策的数学类。我们提出了一种新的量化布尔公式(QBF)编码方法,使得当且仅当对应的公式为真时,博弈实例允许第一个博弈者的获胜策略。 我们的方法在多个方面比以前的游戏QBF编码有所改进。首先,它是通用的,让我们编码其他位置游戏十六进制。 第二,位置游戏的结构特性以及对非法移动的仔细处理让我们生成了更紧凑的实例,这些实例可以通过最先进的QBF求解器更快地解决。我们通过大量实验证实了后一个事实。 The Corrective Encoding 原文:Positional games are a mathematical class of two-player games comprising Tic-tac-toe

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    AlphaGo Zero 初探

    首先,围棋这个游戏是很难用暴力方法来搜索最优路径的,拿只有 9 格的 tic tac toe 游戏来说就有 3^9 ~ 19 000 种可能,每个格子可以是 ❌ ⭕️ 空白 三种可能。 ? 而人类玩这个游戏的时候不会把这些情况都试过,而是凭直觉和推理。 围棋用暴力的方式是太低效了,所以 AlphaGo 也尝试像人一样用直觉来缩小选择的范围。 在 value network ,不是预测下一步具体怎么走,而是会预测在给定的位置上每个选手赢得比赛的概率。

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    MIT、Microsoft 和 Allen AI 开源一套 AI 编程谜题(P3:Python 编程谜题)

    AI 的编程竞赛问题可用于评估程序员处理人工任务的能力并测试当前算法的边界。因此来自麻省理工学院、微软研究院和艾伦人工智能研究所的一个研究团队开源了 Python 编程谜题 (P3)。 一些经典的谜题/问题是: 河内塔和国际象棋谜题(例如,骑士之旅和 n-皇后问题变体) 两人挑战,例如为 Tic-Tac-Toe、Rock-Paper-Scissors 和 Mastermind 寻找最佳策略或寻找一般和游戏的纳什均衡

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    2016 年深度学习五大突破性进展

    根据围棋评论员的解说,第二回合黑子是纯粹由“机器”下的,当 AlphaGo 走了视频1:18:22的一步时,它的对手,人类专家完全被困扰了。对人类专家来说这样的一步完全是史无前例的。 这次 DeepMind 看上另一个游戏,与暴雪娱乐达成协议,允许 DeepMind 的 AI 研究人员在星际争霸II游戏中部署bots。 从前 IBM 的“深蓝”在国际象棋战胜人类,以及前述 AlphaGo 在围棋对弈战胜人类,虽然都令人震撼,但像“星际争霸”这样的游戏更具挑战性——游戏中的信息是不完整、动态的,机器需要学习在更长的时间范围里规划和适应 用深度学习 DIY 井字棋游戏 ? 作为一个开源公司,我们希望让更多的人接触技术。 在伦敦的一次聚会上,Daniel Slater 向我们展示了如何使用 TensorFlow,利用强化学习来教一个名为“AlphaToe”的机器玩井字棋(Tic Tac Toe)。

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    又一位纯手工打造CPU的牛人,并汇编实现类Unix系统,支持文件系统

    CPU可以访问256字节的RAM,已经为其编写了功能齐全的Tic-Tac-Toe游戏。 到目前为止,正在构建第二个GR8CPU Rev3。 (2)从尝试运行无效指令恢复。 (3)可靠地防止进程退出后发生内存泄漏。 实现了动态内存管理后,开始文件系统的制作,实现从磁盘中加载文件: ? 视频展示,在视频,大家可以看到gr8nix变得栩栩生,它成功加载并运行了一个Shell程序,该程序又加载并运行了您想要的任何其他程序。 接下来,Exec通过检查每个节条目并将其偏移量添加到其长度来查找可执行文件的长度。Exec找到的长度是这些计算出的最大长度。 Exec通过向过程添加一些原始数据来完成:用户ID,指向分配的内存的指针,运行的命令行以及工作目录等等。 ?

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    python实现简单井字棋小游戏

    用python实现的一个井字棋游戏,供大家参考,具体内容如下 #Tic-Tac-Toe 井字棋游戏 #全局常量 X="X" O="O" EMPTY=" " #询问是否继续 def ask_yes_no( ,move) return move #取消走棋方案 board[move]=EMPTY #如果不是上面情况,也就是这一轮赢不了 #则是从最佳下棋位置表挑出第一个合法位置 for move in BEST_MOVES computer_move(board,computer,human) board[move]=computer display_board(board) turn=next_turn(turn) #转换角色 #游戏结束输出输赢或和棋信息 \n") elif the_winner=="TIE": print("平局,游戏结束\n") main() input("按任意键退出游戏") 以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助。

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    Gym 是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包,其对「代理」(agent)的结构不作要求,还可以和任意数值计算库兼容( Tensorflow 和 Pytorch)。 环境的 step 函数可以返回我们想要的值,其总共返回如下四个值: observation(「object」):一个环境特定的对象以表示当前环境的观测状态,相机的像素数据,机器人的关节角度和速度,桌游的即时战况等 2 自定义环境 Gym 内置了许多强化学习的经典环境,包括经典控制、雅达利游戏、算法、机器人控制等。 案例 下面通过经典的「井字棋」(Tic-Tac-Toe游戏来说明环境的自定义方法。 Tac Toe: https://github.com/RickardKarl/bill-the-bot

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