【源码】基于Python和TensorFlow的五子棋阿尔法零学习算法模型

项目简介

本项目是基于五子棋构建的深度学习网络阿尔法零学习算法模型。通过结合自我对局与深度学习，实现智能体对五子棋对战策略的学习。项目涵盖棋盘管理、蒙特卡洛树搜索和神经网络预测等模块，致力于训练神经网络来预测每步棋的价值与可能性，利用蒙特卡洛树搜索进行策略决策，达成智能体的自我学习与进化。

项目的主要特性和功能

1. 蒙特卡洛树搜索（MCTS）：采用MCTS进行决策和模拟对局，在搜索过程中借助神经网络的预测结果来引导搜索方向，提高搜索效率。
2. 神经网络预测：训练神经网络模型以预测棋盘状态以及下一步行动的价值和可能性。通过大量自我对局训练来更新模型参数，优化预测能力。模型输入为棋盘状态矩阵，输出包含每步动作的预测概率和赢棋的预测值，用于指导蒙特卡洛树搜索。神经网络分为两部分，分别预测下一步行动分布和获胜概率，输出整合后形成最终决策依据。训练时运用数据增强技术增加数据集多样性，周期性保存模型权重，提升训练效率。

安装使用步骤

1. 确保已安装Python环境和TensorFlow 2.0深度学习框架。
2. 下载本项目的源码文件并解压到本地目录。
3. 运行train.py进行模型训练，可根据不同硬件配置和训练需求调整参数。
4. 训练完成后，运行play.py 。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】