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一种基于深度卷积神经网络的亚马逊棋招法生成方法

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本发明涉及一种基于深度卷积神经网络的亚马逊棋招法生成方法，属于人工智能技术领域。本发明包含深度网络模型，网络模型训练，以及最优招法生成三部分。深度网络模型包括棋子移动网络和障碍放置网络。网络模型训练使用RMSProp算法优化网络权重，通过监督学习的方式训练网络。最优招法生成通过组合各网络的输出指导亚马逊棋智能系统生成可靠的最优招法及预测的胜率。对比现有技术，本发明方法的招法生成不完全依赖于人类先验知识，具有效率稳定，不受极端局面影响的优势；采用分步决策的方式，提高了招法生成效率和准确率；通过共享部分网络层的方式，体现了各决策步骤的相似性和连续性。

著录项

公开/公告号CN111330255B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-06-08

原文格式PDF
申请/专利权人北京理工大学;
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申请/专利号CN202010226567.6
发明设计人施重阳;廖兆和;柴增豪;
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申请日2020-03-27
分类号A63F3/02(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构11639 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人王民盛
地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5号
入库时间 2022-08-23 11:55:11

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