本文首先对AIphaGo中的策略网络模型以及深度残差网络的基本原理进行了研究。其次根据策略网络的要求进行数据收集、整理以及处理的工作，并根据这些数据复现了AlphaG。的策略网络
2022-10-24 13:10:05
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本文主要研究ＡｌｐｈａＧｏ的价值神经网络的设计与实现，通过从围棋数据集的制作，到价值神经网络模型的复现，从网络训练过程中的算法优化，到实现一个３６层深度残差价值神经网络，最后进行大规模分布式的神经网络的训练
2022-10-24 13:10:02
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本论文工作研究了深度学习，强化学习，深度强化学习，计算机围棋四者之间的关系，从而设计出一套成熟的计算机深度强化学习系统
2022-10-24 13:10:01
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这是几篇最新中文深度强化学习综述。综述了深度强化学习的发展历程, 兼论计算机围棋的历史, 阐述了3类主要的深度强化学习方法，包括基于值函数的深度强化学习、基于策略梯度的深度强化学习和基于搜索与监督的深度强化学习；其次对深度强化学习领域的一些前沿研究方向进行了综述，包括分层深度强化学习、多任务迁移深度强化学习、多智能体深度强化学习、基于记忆与推理的深度强化学习等．最后总结了深度强化学习在若干领域的成功应用和未来发展趋势。本文是中文深度强化学习综述，更利于入门学习者理解。
2022-05-15 18:59:29
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毕业设计，课题是：计算机围棋 计算机博弈 苏州大学计算机专业 完全的课程设计，word文档形式。我答辩通过了！
2021-08-04 15:24:16
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