没事写着玩玩,通过debian上的黑白棋测试,搜了10层,打hard应该问题不大 ...
转自 http: www.cnblogs.com speeding archive .html 基本概念: 节点:在中国象棋中就是一个棋盘的当前局面Board,当然该轮到谁走棋也是确定的。这里的圆形节点表示终止节点,在中国象棋里就是一方被将死的情况 或者到达了搜索的最大深度 ,后续不会再有着法产生,游戏如果走到这里就会结束。在引擎里通常给红方一个很大的评估值,如 ,给黑方一个很小的评估值,如 , ...
2016-06-27 10:59 0 1558 推荐指数:
没事写着玩玩,通过debian上的黑白棋测试,搜了10层,打hard应该问题不大 ...
这篇博客分为两部分。首先我会先讲极大极小算法,然后在此基础上进行改进给出进阶版的Alpha-Beta剪枝算法以及代码实现。文中配备b站讲解的视频,感兴趣的可以看一下视频讲解,然后复习的时候拿着文章当作参考。 Minimax算法(极大极小算法) 概念 是一种找出最小失败的可能的算法。意思 ...
中的零和回合制游戏,从最初的暴力解法,到动态规划最终演变成博弈论里的经典算法:minimax 以及 a ...
搜索树 剪枝方法 1.优化搜索顺序 2.排除等效冗余 3.可行性 4.最优性(估价) 5.记忆化(树形不会重复计算时不需要) A.针对每个维度边界信息缩放、推倒 B.计算未来最少花费 C.结合各维度的联系 P1120 小木棍 https ...
其实就是些正确的废话……没有很大的参考价值,但分类部分可以让思考更有条理一点 转载自https://blog.csdn.net/u010700335/article/details/44079069 一:剪枝策略的寻找的方法 1)微观方法:从问题本身出发,发现剪枝 ...
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,也就导致了过拟合。决策树的剪枝策略最基本的有两种:预剪枝(pre-pruning)和后剪枝(post-pruning ...
一.神经网络压缩 在如今人工智能的浪潮之下,深度学习在不少领域都取得了不错的成果。但是目前在边缘计算,物联网设备上的算力相比于我们的台式计算机还不太充足,我们在计算机上用于拟合的神经网络参数过多,不 ...
1、问题的提出 有时我们必须设计在整个先验概率上都能很好工作的分类器。也就是说,先验概率可能波动较大又或者先验概率在设计分类器时是未知的,那么我们要如何设定分类器的判决边界,使得无论先验概率以何 ...