改进深度神经网络在爱恩斯坦棋中的应用研究

摘要： 爱恩斯坦棋作为一种附带随机性的完美信息博弈，其难度在于每次投掷骰子导致的结果不确定性，这增加了策略设计和局面的评估难度。针对爱恩斯坦棋的游戏规则，提出了一种改进的深度学习方法。对Alpha(go) Zero神经网络模型进行改进和设计，使其能精确地评估各种棋盘状态，生成有效的游戏策略。通过结合改进的残差神经网络和蒙特卡洛树搜索，提取棋局特征并进行局面评估，动态生成策略和进行决策。... （共7页）