AlphaBeta剪枝算法是一种搜索算法，主要用于解决博弈论的决策问题，旨在减少搜索树中被评估的节点数。这个算法适用于极大极小博弈树的搜索，可以提高搜索效率、减少搜索时间和空间复杂度。 AlphaBeta剪枝算法基于极大极小算法（minimax algorithm），其原理是搜索整个博弈树，并对每个叶节点进行评估。极大极小算法的基本思想是，对于每个玩家，找到他可能获得的最大值或最小值，并将它视为该
Alpha-Beta剪枝算法(Alpha Beta Pruning)[说明] 本文基于<<CS 161 Recitation Notes - Minimax with Alpha Beta Pruning>>Alpha-Beta剪枝用于裁剪搜索树中没有意义的不需要搜索的树枝，以提高运算速度。假设α为下界，β为上界，对于α ≤ N ≤ β:若 α ≤ β 则N有解
Alpha-beta 剪枝算法可以认为是 minimax 算法的一种改进，在实际的问题中，需要搜索的状态数量将会非常庞大，利用 alpha-beta 剪枝算法可以去除一些不必要的搜索。关于 alpha-beta 算法的具体解释可以看这篇文章 Minimax with Alpha Beta Pruning。我们在前文中考虑的那张图就来自这篇文章，之后我们会用 alpha-beta 剪枝算法来改进之前
转载
2024-06-02 21:42:38
265阅读
1. 前言前文：极小化极大（Minimax）算法原理 极小化极大算法在完全信息零和博弈中，基于己方努力使得在N步后优势最大化（即评估函数输出值最大化）和对方努力使得N步后己方优势最小化这两个出发点，构建决策树。在决策树上通过这两个出发点的内在逻辑进行搜索，最后给出行动策略。 显然，极小化极大算法需要展开整个决策树，对于局面复杂的问题，其搜索空间将会非常大。 同时，我们可以清晰地看到有部分节点是否被
转载
2023-11-06 19:18:09
396阅读
文章目录一、 实验内容二、 极大极小算法和α-β剪枝算法总结1.极大极小算法2.α-β剪枝三、 实验步骤以及结果1.极大极小算法完成井字棋游戏2.α-β剪枝四、 结果、反思与分析1.极大极小算法运行结果、发现的问题与解决方式2.α-β剪枝运行结果、发现的问题与解决方式3.极大极小算法和α-β剪枝的比较总结 一、 实验内容实验利用极大极小算法和α-β剪枝算法完成对井字游戏的实现。大家首先下载对应代
转载
2023-12-18 17:58:22
245阅读
个人认为：αβ剪枝就是为了减少子节点比较，目的就是为了走哪条路（或者说是出哪张牌）能最稳妥的，能赢得绝对到手的钱。（其实懂了你就可以知道，这是可以赢的概率）第一步 “比较” ，理解它本身是一个树结构，这棵树是一层最大值，一层最小值，以此类推。最大值一层就是取子节点最大值。最小值一层就是取子节点最小值。第二步 “剪枝” ，在第一步的基础上理解，左节点已经确认取值范围后，是否还需要继续判断右节点，如果
转载
2023-10-16 16:41:38
112阅读
前言整理了一些，常见算法的通用模板写法，针对不同的数据结构， 都可以针对性的选择使用。BFS （Breadth-First-Search）广度优先 代码模版其实他属于一种盲目搜索方法，也是很基础的一种搜索方式，主要目的是系统地彻底的展开（暴力）并检查结构中的所有节点。比如：树中，可以理解为层序的遍历的方式。图中先找到第一节点，再找到第一个节点的所有相连节点，按次序再找到每个节点的所有相连节点，逐步
转载
2023-06-26 13:15:03
45阅读
常见模型剪枝方法Low-rank Decomposition：低秩分解。将权值矩阵分解为低秩矩阵Weight Quantization：权值量化。HashNet 提出去量化网络的权值。在训练之前，网络的权值被hash到不同的组，并且组内的权重是共享的。这样只有共享的权重和hash indices需要被储存，可以节省很大一部分存储空间。然而，这些技术既不能节省运行时的内存，又不能节省推理时间，因为在
转载
2024-06-29 09:42:52
74阅读
1、Apriori算法 Apriori算法是常用的用于挖掘出数据关联规则的算法，它用来找出数据值中频繁出现的数据集合，找出这些集合的模式有助于我们做一些决策。 Apriori算法采用了迭代的方法，先搜索出候选1项集及对应的支持度，剪枝去掉低于支持度的1项集，得到频繁1项集。然后对剩下的频繁1项集进行连接，得到候选的频繁2项集，筛选去掉低于支持度的候选频繁2项集，得到真正的频繁二项集，以此类推，
转载
2024-04-22 14:24:55
211阅读
剪枝是在模型训练过程中使用的一种策略，其主要目的是降低模型的过拟合和提高模型的泛化能力，也可以用来优化模型的复杂度和算法的效率。剪枝是一种常用的优化技术，适用于各种机器学习算法中。本文将从剪枝的概念、类型和实现方式等方面对剪枝进行详细的介绍和解释，并探讨剪枝在机器学习中的应用。一、概念剪枝是在模型训练中对决策树、神经网络或其他机器学习算法进行修剪的过程。其主要思想是通过去掉一些无用的节点或分支，从
转载
2023-12-18 07:04:43
134阅读
Vision Transformer Pruning 这篇论文的核心思想很简单，就是剪维度，也就是说剪的是这个d。 具体方法就是通过一个gate，如图中的dimension pruning，输出0或者1，来判断不同维度的重要性，但是由于0和
Alpha-Beta剪枝 用于裁剪搜索树中没有意义的不需要搜索的树枝，以提高运算速度。 假设α为下界，β为上界，对于α ≤ N ≤ β: 若 α ≤ β 则N有解。 若 α > β 则N无解。 下面通过一个例子说明Alpha-Beta剪枝算法 上图为整颗搜索树。这里使用极小极大算法配合Alpha-Beta剪枝算法，正方形为自己（A），圆为对手（B）。 初始设置α为负无穷大，β为正无穷大。对于
最清晰易懂的MinMax算法和Alpha-Beta剪枝详解 一、MinMax算法 Minimax算法（亦称 MinMax or MM）又名极小化极大算法，是一种找出失败的最大可能性中的最小值的算法。 Minimax算法常用于棋类等由两方较量的游戏和程序。该算法是一个零总和算法，即一方要在可选的选项中选择将其优势最大化的选择，另一方则选择令对手优势最小化的方法。而开始的时候总和为0。很多棋类
# 如何实现 Python 剪枝算法凑数
## 简介
剪枝算法是一种高效的搜索策略，通常在解决组合问题及优化问题时使用。我们在这里将以“凑数”为例，它指的是给定一个目标值，使用可用的数字组合来达到这个目标的过程。下面我们将逐步介绍如何在 Python 中实现这一算法。
## 流程概述
我们可以把整个过程分成多个步骤，如下表所示：
| 步骤编号 | 任务
原创
2024-10-16 04:12:09
270阅读
剪枝由于悲观错误剪枝PEP (Pessimistic Error Pruning)、代价-复杂度剪枝CCP (Cost-Complexity Pruning)、基于错误剪枝EBP (Error-Based Pruning)、最小错误剪枝MEP (Minimum Error Pruning)都是用于分类模型，故我们用降低错误剪枝REP ( Reduced Error Pruning)方法进行剪枝。它
转载
2023-07-29 22:25:05
198阅读
背景在使用决策树模型时，如果训练集中的样本数很多，则会使得生成的决策树过于庞大，即分化出了很多的枝节。这时会产生过拟合问题，也就是在模型在训练集上的表现效果良好，而在测试集的效果却很差。因此在生成一棵决策树之后，需要对它进行必要的剪枝，从而提高它的泛化能力。本文将讲述后剪枝算法——REP方法。原理剪枝是指将决策树的一些枝节去掉，将中间节点变成叶子节点，该叶子节点的预测值便是该分组训练样本值的均值。
转载
2023-10-02 09:19:42
155阅读
一、引子 剪枝，就是减小搜索树规模、尽早排除搜索树中不必要的分支的一种手段。形象地看，就好像剪掉了搜索树的枝条，故被称为剪枝。二、常见剪枝方法 1.优化搜索顺序在一些问题中，搜索树的各个分支之间的顺序是不固定的不同的搜索顺序会产生不同的搜索形态，规模也相差甚远2.排除等效分支在搜索过程中，如果我们能够得
转载
2023-12-21 09:53:50
219阅读
机器学习sklearn——决策树2剪枝什么是剪枝？预剪枝后剪枝为甚么要剪枝？怎样剪枝？（1）REP—错误率降低剪枝（2）PEP—悲观剪枝算例： 什么是剪枝？剪枝是指将一颗子树的子节点全部删掉，根节点作为叶子节点，以下图为例： 首先剪枝（pruning）的目的是为了避免决策树模型的过拟合。因为决策树算法在学习的过程中为了尽可能的正确的分类训练样本，不停地对结点进行划分，因此这会导致整棵树的分支过多，
转载
2024-07-01 06:02:55
65阅读
一.简介： 有今天这篇博客是因为最近在做一个lua版的象棋游戏（忽略lua效率不高这件事），在做游戏的PVE功能的过程中需要实现一个简单的象棋AI，于是对于象棋AI进行了一番研究，研究的主要资料来源于象棋巫师。下面的内容也主要是对于最大最小算法和AlphaBeta算法理解的一个记录。对于棋类AI，目
原创
2021-05-20 22:13:04
2366阅读
文章目录0 项目简介1 游戏介绍2 实现效果3 开发工具3.1 环境配置3.2 Pygame介绍4 具体实现5 最后 0 项目简介? Hi，各位同学好呀，这里是L学长！?今天向大家分享一个今年(2022)最新完成的毕业设计项目作品python小游戏毕设 五子棋小游戏设计与实现 (源码)? 学长根据实现的难度和等级对项目进行评分(最低0分，满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分1 游戏介
转载
2024-09-01 17:27:36
88阅读
