几小时、零棋谱：让AlphaZero五子棋AI靠自我对弈学会下棋

几小时、零棋谱让AlphaZero五子棋AI靠自我对弈学会下棋【免费下载链接】AlphaZero_GomokuAn implementation of the AlphaZero algorithm for Gomoku (also called Gobang or Five in a Row)项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/al/AlphaZero_GomokuAlphaZero_Gomoku 让 AI 完全靠自我对弈学会下五子棋一条人类棋谱都不用。一台普通电脑跑上几小时它就能自己摸索出像样的棋感然后你随时能坐下来跟它对弈。先看懂三条能力零棋谱的自我对弈一条棋谱都不需要AI 的棋力全部来自自我对弈。它自己跟自己下赢了记一笔、输了改策略循环提升。这套边试错、边存经验的做法属于深度强化学习。框架随你挑PyTorch、TensorFlow、Keras、Theano配 Lasagne四套网络实现都齐你惯用什么技术栈就用什么。单台 PC 就能跑完小棋盘几小时出模型大棋盘一两天不用 GPU 集群。上图是 AI 在 400 次模拟下的落子过程。背后是蒙特卡洛树搜索MCTS——让 AI 先在脑内大量推演后续走法再挑胜算最大的一步X 标记就是它的落子。⚡ 三步对局装环境、拉代码、开局1. 备环境只装两样和预训练 AI 对战装这两个就够Python 2.7Numpy 1.11想自己训模型再补装下面任意一个PyTorch 0.2.0TensorFlowTheano 0.7 和 Lasagne 0.12. 拉代码一条命令克隆仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/al/AlphaZero_Gomoku3. 开一局human_play.py 就是入口python human_play.py仓库自带预训练模型加载即玩。轮到你在终端里输入坐标格式是2,3。想换个对手改 human_play.py可以换不同的预训练模型也可以切成纯 MCTSmcts_pure.py不依赖网络的搜索。AI 的大脑是策略价值网络一个网络同时回答该走哪一步和这盘面有多好两个问题。 训练你的AlphaZero五子棋模型切框架、启动、调参1. 切换框架四个文件挑一个文件框架policy_value_net_pytorch.pyPyTorchpolicy_value_net_tensorflow.pyTensorFlowpolicy_value_net_keras.pyKeraspolicy_value_net.pyTheano Lasagne在 train.py 里注释掉其余的只留一行# from policy_value_net import PolicyValueNet # Theano and Lasagne from policy_value_net_pytorch import PolicyValueNet # Pytorch # from policy_value_net_tensorflow import PolicyValueNet # Tensorflow2. 启动训练python train.py 开跑python train.py训练过程会产出两个文件current_policy.model 记最新进度best_policy.model 记目前最优每 50 次迭代各保存一次。3. 实战经验小棋盘先行再逐步加码先跑 6x6、四子连珠约 500~1000 局自我对弈单台 PC 大约 2 小时就能拿到一个不错的模型。为什么先小后大棋盘小、分支少自我对弈数据收敛得快。再上 8x8、五子连珠约 2000~3000 局单台 PC 大约 2 天模型才真正能看。为什么慢五连的状态空间大套路要更多局数才学得透。边跑边调参最常动的是 learn_rate学习率控制每次纠错的步幅、n_playout每步模拟次数决定对弈数据质量、batch_size批大小影响训练速度与稳定性。️ 代码地图六个文件各管什么文件职责新手备注game.py五子棋规则与棋盘表示先读它看懂基本记法mcts_pure.py纯 MCTS不接网络可当评估对手也能直接对战mcts_alphaZero.pyMCTS 策略价值网络决策核心网络引导搜索policy_value_net*.py策略价值网络四个框架版本挑一个读逻辑相通train.py训练流水线自我对弈、采数据、更新网络参数都在这human_play.py人机对战界面开局入口这个仓库的价值在于让你亲手复现自我对弈训练改改参数、跑几百局就能看清 AI 哪一步走歪。同样的自我对弈 MCTS 策略价值网络组合也能平移到跳棋、六连珠这类其他棋盘游戏。看完就别干放着设个两小时的计时器先跑一个 6x6 模型试试。【免费下载链接】AlphaZero_GomokuAn implementation of the AlphaZero algorithm for Gomoku (also called Gobang or Five in a Row)项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/al/AlphaZero_Gomoku创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考