Browsing by Author "Liu, Hao-Hsuan"

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    AlphaZero演算法結合快贏策略或迫著空間實現於五子棋
    (2020) 劉浩萱; Liu, Hao-Hsuan
    AlphaZero是一個通用的強化式學習之演算法，除了遊戲規則外毫無人類知識，經過訓練後會有極佳的結果。為了要讓此架構在訓練初期，就能夠成功學習到五子棋所需的獲勝資訊，本研究展示了快贏策略(Quick Win)與迫著空間。 快贏策略旨在讓類神經網路學習到快贏的價值，並且在各走步勝率相同時，能更傾向選擇可以快速獲得勝利的走步；迫著空間則是針對盤面的迫著做搜索，讓能產生迫著走步的資訊被類神經網路學習，以縮短訓練時間。 本研究以四種不同的實驗方式，包含線性距離權重、指數距離權重、結合迫著搜尋於距離權重，以及結合迫著搜尋於蒙地卡羅樹搜索法的方式，觀察AlphaZero為設計基礎的人工智慧模型，在對弈時是否因為選擇了更快獲勝的棋局走步或學會形成迫著，而有效增強棋力。