基于BP神经网络的五子棋学习系统的设计与实现

机器学习和神经网络是人工智能领域重要的研究内容。人工智能的研究很多以棋类作为研究对象来对人工智能的算法进行研究和深化。计算机博弈生成着法的核心是搜索和评估函数。在五子棋的搜索深度加深的同时，大多使用的是静态评估函数，而这些评估函数又是人为设定的，程序的棋力在一定程度上取决于设计者对五子棋的理解。局面估值的准确性在很大程度上决定了博弈程序的棋力高低。