基于卷积神经网络的围棋棋步预测方法研究_张旗.caj

博弈是人工智能领域的重要研究主题,人工智能技术的发展在很多方面得益于博弈的发展。围棋作为博弈研究的主要内容之一,因其具有搜索空间大和难以建立评价函数的难点,使得传统的搜索方法很难获得令人满意的对弈性能。近年来,基于卷积神经网络的围棋棋步预测方法逐渐成为解决围棋博弈问题的一种有效途径。这是因为,第一,棋步预测方法通过监督学习来预测人类高水平棋手的走棋,该过程并不需要进行深度搜索,因此能够避免围棋分支因子高的问题;第二,棋步预测方法与人类棋手在对弈时的思考方式相一致;第三,由于卷积神经网络能够直接从原始图像中识别出视觉模式,并通过逐层的特征提取来提升分类的准确性,故可对围棋棋局进行有效地评估,从而