原文:第5章 對抗搜索

第五章 對抗搜索 一 博弈 定義 競爭環境中多個agent之間的目標是有沖突的,稱為對抗搜索問題,也稱為博弈 Games 。 特點 有完整信息的 確定的 輪流行動的兩個游戲者的零和游戲。 可為多人 難於求解 注重時間效率 形式化 S 初始狀態 Player s 誰行動 Action s 狀態s下的合法移動集合 Result s,a 轉移模型 Terminal test s 終止測試,游戲是否結束 ...

2019-12-25 21:38 0 1141 推薦指數:

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(六)從零開始學人工智能-搜索:對抗搜索

對抗搜索 目錄 對抗搜索 1 為什么要學習對抗搜索? 2 什么是對抗搜索? 3 對抗搜索算法 3.1 極小極大值算法 3.1.1 分硬幣游戲 3.1.2 最優路徑示例 ...

Wed Mar 11 16:35:00 CST 2020 0 665
第4 超越經典的搜索

第四 超越經典的搜索 一、局部搜索算法 條件 關注解狀態而不是路徑代價的問題(N皇后),找目標,純粹最優化的問題。 思想 從單個當前結點出發,通常只移動到他的臨近狀態而不保留搜索路徑。 優點 使用內存少。 能在很大或者無限狀態空間中找到合理解。 具體算法 ...

Thu Dec 26 04:59:00 CST 2019 0 747
CCF201803-4棋局評估,對抗搜索,極大極小算法

先說說極大極小算法,是指給可能出現的所有狀態賦予一個評估值,兩個玩家通過計算不同下棋策略對應不同的評估值,來決定如何下棋。對於井字棋游戲來說,它的博弈樹(各種走法組合形成的樹)如下: Alice ...

Tue Sep 04 18:41:00 CST 2018 0 2063
GAN實戰筆記——第七半監督生成對抗網絡(SGAN)

半監督生成對抗網絡 一、SGAN簡介 半監督學習(semi-supervised learning)是GAN在實際應用中最有前途的領域之一,與監督學習(數據集中的每個樣本有一個標簽)和無監督學習(不使用任何標簽)不同,半監督學習只為訓練數據集的一小部分提供類別標簽。通過內化數據中的隱藏結構 ...

Sun Mar 13 22:09:00 CST 2022 1 3807
GAN實戰筆記——第四深度卷積生成對抗網絡(DCGAN)

深度卷積生成對抗網絡(DCGAN) 我們在第3實現了一個GAN,其生成器和判別器是具有單個隱藏層的簡單前饋神經網絡。盡管很簡單,但GAN的生成器充分訓練后得到的手寫數字圖像的真實性有些還是很具說服力的。即使是那些無法被識別為人類手寫數字的字符,也具有許多手寫符號的特征,例如可辨認的線條邊緣 ...

Wed Feb 23 22:48:00 CST 2022 0 1842
pytorch-第八生成對抗網絡mnist數據集

對抗生成網絡主要的原理,主要是使用生成器生成網絡,判別器進行判別 生成器損失值:   判別器判別生成圖片為真的BCE損失值 判別器損失值   判別真實圖片為真和判別生成圖片為假的BCE損失值 第一步: 使用argparse構造cmd輸入的參數函數, 包含batch_size, lr ...

Fri Apr 17 18:05:00 CST 2020 0 590
 
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