[发明专利]一种基于机器学习的棋类自学习方法及装置在审
| 申请号： | 202110591851.8 | 申请日： | 2021-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN113318451A | 公开（公告）日： | 2021-08-31 |
| 发明（设计）人： | 张登银;周城 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | A63F13/67 | 分类号： | A63F13/67;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 董建林 |
| 地址： | 210000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的棋类自学习方法，该方法的落子选择输出层和价值评估输出层共用同一个神经网络输入层和隐藏层，采用蒙特卡洛搜索树构建策略优化器。该方法训练过程分为数据生成和神经网络训练两部分训练的过程则是使神经网络输出价值标量与自我对局的最终结果之间的误差尽可能的小，使神经网络输出的落子向量与蒙特卡洛树对每一步搜索给出的决策向量尽可能的接近。本发明通过引入神经网络作为落子选择器和价值评估器，蒙特卡洛树作为策略优化器，完全不需要人类的棋类知识，即可完成自我对弈，最终完成对神经网络的训练。该发明的目的在于构建一个AI棋手，供人们对弈使用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 棋类 自学习 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京邮电大学，未经南京邮电大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110591851.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
