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基于 AlphaGo Zero 的思想实现的黑白棋强化学习【附实战对局结果和一个国际象棋项目】

简介
Reversi reinforcement learning by AlphaGo Zero methods.
环境
Python 3.6.3
tensorflow-gpu: 1.3.0
tensorflow==1.3.0 is also ok, but very slow. When play_gui, tensorflow(cpu) is enough speed.
Keras: 2.0.8
项目地址:
https://github.com/mokemokechicken/reversi-alpha-zero
另一个项目:
国际象棋版
Chess reinforcement learning by AlphaGo Zero methods.
https://github.com/Zeta36/chess-alpha-zero
更多机器学习资源:http://www.tensorflownews.com/

基于 AlphaGo Zero 的思想实现的黑白棋强化学习【附实战对局结果和一个国际象棋项目】

原创文章,作者:fendouai,如若转载,请注明出处:http://panchuang.net/2017/11/27/reversi-reinforcement-learning-by-alphago-zero-methods/

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