如何写一个游戏AI（四）如何使用卷积神经网络训练一个斗地主AI

2024-06-11 03:24:45

经过3个星期得努力，终于初步达成效果，由于训练数据少（因为我在公司使用的电脑只能使用CPU训练，所以数据不能太多，否则就要很长时间）训练出了个傻子。之后我便没有在继续这个工作了。原因有二：1.我身后的同事和我一起再搞，他的进度比我快多了，而且也拿到了AI训练的机器的使用权。2.的确我也是来了新的需求。所以AI工作先告一段落。

下面分享训练AI的思路。至于代码，就不能分享了。因为是工程代码。

1.准备数据

经过前面几篇关于使用卷积神经网络的blog，已经说明了为什么要准备数据。因为我现在的公司拥有大量的牌局数据，所以对我来说这个也不是什么问题。如果没有数据的话，就难搞了。

2.重中之重，设计输入输出

卷积神经网络比较有名的应用，就是图像识别，也适合做图像识别。那我们拿到斗地主的牌局数据又有什么用呢？其实只要打开了思维，把牌局数据转化成矩阵，输入到设计的模型里，再规定输出即可。

而训练出来最终的模型是这样的，给定你设计的输入，AI会告诉你输出的牌型概率。比如，你给定了你的手牌作为输入，然后AI模型会给出概率出什么牌。至于概率对应的出牌，也是你设计的输出。下面给出一张图，可以作为思路参考。至于怎么做，怎么设计，还是在于自己。

这篇文章的地址为：https://gameinstitute.qq.com/course/detail/10132#，腾讯大牛的文章。

至于输出，我觉得都是要枚举出所有的出牌情况，把输出对应好，最后使用模型时看概率出什么牌。

最后，学会使用卷积神经网络去训练一个AI，按照应用来说，其实是不算难的，难点在于设计模型。

如何写一个游戏AI（四）如何使用卷积神经网络训练一个斗地主AI相关推荐

如何写一个游戏AI（二）卷积神经网络是什么，怎么使用？
开始接触卷积神经网络已经有快三个星期了.觉得还是有一些概念,要刚开始知道会比较容易理解这个东西. 1.什么是卷积神经网络其实这个东西应该是这样读的,卷积神经网络.卷积是用来提取特征 ...
吴恩达深度学习课程笔记（四）：卷积神经网络2 实例探究
吴恩达深度学习课程笔记(四):卷积神经网络2 实例探究吴恩达深度学习课程笔记(四):卷积神经网络2 实例探究 2.1 为什么要进行实例探究 2.2 经典网络 LeNet-5 AlexNet VGG- ...
特斯拉AI主管Andrej Karpathy的神经网络训练指导
Andrej Karpathy是目前全球顶尖的计算机视觉专家,博士毕业于斯坦福,现就任于特斯拉,担任AI部门主管.在他2019年4月发布的最新博文中,他跟大家分享了他关于训练神经网络的一些心得.本篇就 ...
【神经网络与深度学习-TensorFlow实践】-中国大学MOOC课程（十四）（卷积神经网络））
[神经网络与深度学习-TensorFlow实践]-中国大学MOOC课程(十四)(卷积神经网络)) 14 卷积神经网络 14.1 深度学习基础 14.1.1 深度学习的基本思想 14.1.2 深度学习三 ...
1.8 简单卷积网络示例-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授
←上一篇 ↓↑ 下一篇→ 1.7 单层卷积网络回到目录 1.9 池化层简单卷积网络示例 (A Simple Convolution Network Example) 上节课,我们讲了如何为卷积网络 ...
1.7 单层卷积网络-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授
←上一篇 ↓↑ 下一篇→ 1.6 三维卷积回到目录 1.8 简单卷积网络示例单层卷积网络 (One Layer of a Convolutional Network) 今天我们要讲的是如何构建卷积 ...
0.0 目录-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授
文章目录第五课第四课第三课第二课第一课第五课 <序列模型> 笔记列表 Week 1 循环序列模型 Week 1 传送门 -> 1.1 为什么选择序列模型 1.2 数学符号 ...
Deep Learning论文笔记之（四）CNN卷积神经网络推导和实现
Deep Learning论文笔记之(四)CNN卷积神经网络推导和实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 自己平时看了一些论文, ...
【零基础深度学习教程第四课：卷积神经网络 (上)】
[零基础深度学习教程第四课:卷积神经网络 (上)] 一.边缘检测与卷积运算 1.1 案例分析 1.2 卷积运算 1.2.1 概述 1.2.2 具体说明 1.3 原理解读二.卷积运算参数 2.1 几个 ...

最新文章

热门文章