# 深度学习在棋类程序中的应用
深度学习作为人工智能的一个重要分支，近年来在棋类程序的发展中发挥了极为重要的作用。通过使用深度神经网络，棋类程序能够更好地评估棋局形势、制定策略，并最终提升胜率。本文将简单介绍深度学习在棋类程序中的应用，并给出示例代码。
## 深度学习模型概述
在棋类程序中，常用的深度学习模型是卷积神经网络（CNN）和深度强化学习。CNN能够提取棋盘上的特征信息，而强化学习则
“JavaScript中国象棋程序” 这一系列教程将带你从头使用JavaScript编写一个中国象棋程序。这是教程的第3节。程序的最终效果点击这里查看。这一节，程序将可以自动行棋。但仅仅是走了一步符合象棋规则的棋，电脑智商为0。3.1、帅（将）的走法生成 使用一个辅助数值表示这4个方向：var KING_DELTA = [-16, -1, 1, 16];已知帅在一维棋局数组中的起点位置s
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2023-10-31 19:20:29
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常见的深度学习框架有 TensorFlow 、Caffe、Theano、Keras、PyTorch、MXNet等，如下图所示。这些深度学习框架被应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理与生物信息学等领域，并获取了极好的效果。 几乎所有的框架都是基于计算图的，而计算图又可以分为静态计算图和动态就算图，静态计算图先定义再运行（define and run），一次定义多次运行，动态计算图是运行过程中定义
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2023-08-14 14:19:21
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初学TCN——TCN详细讲解 https://blog..net/xyzxyzxyz1999/article/details/107974219四、全卷积网络FCN详细讲解（超级详细哦）https://blog..net/qq_4176076
原创
2021-10-25 14:52:48
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python单机五子棋详解（tkinter）简介样式创建逻辑编写 简介这是实验室2018年底招新时的考核题目，使用Python编写一个能够完成基本对战的五子棋游戏。面向新手。程序主要包括两个部分，图形创建与逻辑编写两部分。程序的运行结果：样式创建老规矩，先把用到的包导入进来。'''
@Auther : gaoxin
@Date : 2019.01.01
@Version : 1.0
'''
f
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2023-08-20 18:58:46
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官方模型 mnist：对来自MNIST数据集的数字进行分类的基本模型。最开始设计出来的目的是用于识别数字，同时也是深度学习的一个样例。resnet：一个深度残差网络，可用于CIFAR-10和ImageNet的1000个类别的数据集进行分类。由于深度学习模型的练习次数达到某一个值时识别准确率以及识别性能会下降，因而开发出了可以提高学习深度的网络。wide_deep：将广泛的模型和深...
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2018-12-07 08:44:20
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深度学习模型是人工智能领域的一种计算模型，它模仿了人类大脑中神经网络的工作方式，通过多层处理单元（神经元）进行数据的高层次抽象。深
深度学习模型的输出作为卡尔曼滤波器观测量的代码：
# 初始化卡尔曼滤波器
kf = KalmanFilter()
kf.initialization()
while True:
# 获取相机图像
frame = get_camera_frame()
# 使用深度学习模型对相机图像进行识别，得到障碍物位置和速度的估计值
obstacle_position, obs
参考：参考：（FCN模型）参考：LeNet模型（包括输入层在内共有8层）： 模型结构如下：第一层：输入层是32x32大小的图像第二层：C1层是一个卷积层，6个feature map，5x5大小的卷积核，每个feature map共有(32-5+1)*(32-5+1)即28x28个神经元，每个神经元都与输入层的5x5大小的区域相连，即C1层有(5x5+1)x6=156个训练参数(5为卷积核
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2024-06-14 22:09:17
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背景在做研究的时候，通常我们希望同样的样本，同样的代码能够得到同样的实验效果，但由于代码中存在一些随机性，导致虽然是同样的样本和程序，但是得到的结果不一致。在pytorch的官方文档中为此提供了一些建议，原文档：REPRODUCIBILITY。下面我们来看看看具体的内容。程序包的随机性pytorch中的随机性pytorch在一些操作具有随机性，如：torch.svd_lowrank()，我们可以使
卷积神经网络学习笔记一、深度学习概述 深度学习是机器学习的一种基于对数据进行表征学习的方法，但深度学习的基础是神经网络，对更为复杂的模型进行分析，从而使模型对数据的理解更加深入。此外深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像
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2024-05-16 09:58:30
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( A, B )---2*n*2---( 1, 0 )( 0, 1 )用网络分类A和B，让A是（0，1）（0，0），让B是（0，0）（1，0）。测试集为（0，0）（0，1）（1，0）（1，1）.记为网络1002.改变隐藏层节点数n，观察n的改变对网络分类能力的影响。让n=2，固定收敛误差统计迭代次数和分类准确率0100012*2*200101b01002f2[0]f2[1]迭代次数n平
1需求分析二打一棋用户需要的功能如下：（1）移动棋子：玩家通过鼠标点击能够实现棋子的移动，同时保证每次只能移动一格，且只能移动到未被占领的格子上。（2）吃掉棋子：同一条线上的己方两个棋子可以吃掉对方的一个棋子，让对方棋子消失。（3）棋子闪烁：点击己方棋子，棋子闪烁，同时保证己方回合内点击对方棋子，对方棋子不闪烁。（4）重新开始：游戏重新开始。（5）黑棋先行：黑棋优先移动。（6）红棋先行：红棋优先移
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2024-01-26 10:56:34
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前言：今天我们来一起学习下GAN神经网络，上一篇博文我先用pytorch运行了几个网上的代码例
原创
2022-12-14 16:28:27
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深度学习推荐模型，有早期微软的DeepCrossing, Google的Wide&Deep，阿里的MLR，到现在影响力非常大的DIN, DIEN, YouTube的深度推荐模型等。这篇文章讲的是深度学习推荐模型，以及他们之间的发展关系。 深度学习能够显著提升推荐系统的效果，主要原因在于2点：深度学习极大地增强了推荐模型的拟合能力深度学习模型可以利用模型结构模拟用户兴趣的变迁、用户注意力机制
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2023-12-27 15:35:52
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【论文阅读笔记】图像语义分割深度学习模型综述（张新明等）文章主要内容：全面综述了图像语义分割算法的常用分类及最新成果，详尽比较了图像语义分割深度学习模型在PASCAL VOC 2012数据集上的四个参数的实际表现性能，对此领域的未来进行展望并提出了相关问题。文章部分摘要 0 引言 图像语义分割是像素级别的密集分类问题，其目标是对图像中的每个像素进行语义信息标注。语义分割广泛应用于自动驾驶、肝癌检测
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2024-01-09 09:11:05
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简介当我们辛苦收集数据、数据清洗、搭建环境、训练模型、模型评估测试后，终于可以应用到具体场景，但是，突然发现不知道怎么调用自己的模型，更不清楚怎么去部署模型！将深度学习模型部署到生产环境面临两大挑战：我们需要支持多种不同的框架和模型，这导致开发复杂性，还存在工作流问题。数据科学家开发基于新算法和新数据的新模型，我们需要不断更新生产环境。如果我们使用英伟达GPU提供出众的推理性能。首先，GPU是强大
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2024-01-27 19:37:28
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上期我们介绍了六种表示型的深度语义匹配模型，本期将为大家带来六种交互型的深度语义匹配模型。一、前篇回顾上期我们介绍了六种表示型的深度语义匹配模型，表示型的模型更侧重于对表示层的构建，其特点是对将要匹配的两个句子分别进行编码与特征提取，最后进行相似度交互计算。缺点是分别从两个对象单独提取特征，很难捕获匹配中的结构信息。因此可以更早的将两个对象进行交互，获取交互产生的特征，交互型的深度语义匹配模型完美
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2023-10-07 18:46:00
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深度优先搜索和广度优先搜索，都是图形搜索算法，它两相似，又却不同，在应用上也被用到不同的地方。这里拿一起讨论，方便比较。一、深度优先搜索 深度优先搜索属于图算法的一种，是一个针对图和树的遍历算法，英文缩写为DFS即Depth First Search。深度优先搜索是图论中的经典算法，利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序
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2024-08-09 11:46:26
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一、黑白棋黑白棋，又叫翻转棋，棋盘规格为8×8，通过相互翻转对方的棋子，最终棋盘上哪一方的棋子多哪一方就获胜，看似简单，却很考验玩家的策略规划能力。游戏规则：1.开始时棋盘中间有两白两黑棋子交叉放置，黑子先手。2.点击棋盘可下棋的空格位置下子。3.每回合下一子，当自己放下的棋子在横、竖、斜八个方向内有一个自己的棋子，则夹在中间的对方棋子全部翻转成为自己的棋子。4.每回合被夹在中间的棋子必须是对方的
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2023-10-17 13:55:18
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