对抗搜索 目录 对抗搜索 1 为什么要学习对抗搜索? 2 什么是对抗搜索? 3 对抗搜索算法 3.1 极小极大值算法 3.1.1 分硬币游戏 3.1.2 最优路径示例 ...
第五章 对抗搜索 一 博弈 定义 竞争环境中多个agent之间的目标是有冲突的,称为对抗搜索问题,也称为博弈 Games 。 特点 有完整信息的 确定的 轮流行动的两个游戏者的零和游戏。 可为多人 难于求解 注重时间效率 形式化 S 初始状态 Player s 谁行动 Action s 状态s下的合法移动集合 Result s,a 转移模型 Terminal test s 终止测试,游戏是否结束 ...
2019-12-25 21:38 0 1141 推荐指数:
对抗搜索 目录 对抗搜索 1 为什么要学习对抗搜索? 2 什么是对抗搜索? 3 对抗搜索算法 3.1 极小极大值算法 3.1.1 分硬币游戏 3.1.2 最优路径示例 ...
第四章 超越经典的搜索 一、局部搜索算法 条件 关注解状态而不是路径代价的问题(N皇后),找目标,纯粹最优化的问题。 思想 从单个当前结点出发,通常只移动到他的临近状态而不保留搜索路径。 优点 使用内存少。 能在很大或者无限状态空间中找到合理解。 具体算法 ...
先说说极大极小算法,是指给可能出现的所有状态赋予一个评估值,两个玩家通过计算不同下棋策略对应不同的评估值,来决定如何下棋。对于井字棋游戏来说,它的博弈树(各种走法组合形成的树)如下: Alice ...
半监督生成对抗网络 一、SGAN简介 半监督学习(semi-supervised learning)是GAN在实际应用中最有前途的领域之一,与监督学习(数据集中的每个样本有一个标签)和无监督学习(不使用任何标签)不同,半监督学习只为训练数据集的一小部分提供类别标签。通过内化数据中的隐藏结构 ...
深度卷积生成对抗网络(DCGAN) 我们在第3章实现了一个GAN,其生成器和判别器是具有单个隐藏层的简单前馈神经网络。尽管很简单,但GAN的生成器充分训练后得到的手写数字图像的真实性有些还是很具说服力的。即使是那些无法被识别为人类手写数字的字符,也具有许多手写符号的特征,例如可辨认的线条边缘 ...
对抗生成网络主要的原理,主要是使用生成器生成网络,判别器进行判别 生成器损失值: 判别器判别生成图片为真的BCE损失值 判别器损失值 判别真实图片为真和判别生成图片为假的BCE损失值 第一步: 使用argparse构造cmd输入的参数函数, 包含batch_size, lr ...