Gnugo是围棋人机对弈人工智能源代码,最新版本是3.8。课件
五子棋人机大战源码教程图解
五子棋人机大战源码教程图解围棋是一种高明的逻辑游戏,其中蕴涵深刻的哲理，那么如何用代码制作五子棋呢?下面是有五子棋人机大战源码教程图解，欢迎参阅。
五子棋人机大战源码教程步骤图解：新建游戏项目文件目录编写index.html文件源码如下：<!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"/><title>五子棋</title><link rel="stylesheet" type="text/css" href="css/style.css"/> <script type="text/javascript" src="js/script.js"></script></head><body><canvas id="chess" width="450px" height="450px"></canvas><input type="button" onclick="window.location.reload();" value="在玩一次"></body></html>在css文件夹里新建css文件，style.css文件源码如下：canvas{display: block;margin-left:400px;margin-top: 60px;box-shadow: -2px -2px 2px #EFEFEF, 5px 5px 5px #B9B9B9;width: 450px; height: 450px;}input{float: right; display: block; margin-right:130px;margin-top: -250px;width: 100px; height: 30px; font-size: 18px;}input:hover{ background-color:orange; color: #fefefe;}images文件夹里用到的图片如下在js文件夹里新建script.js文件，源码如下：window.onload=function(){var me=true;var over=false;var chessBord=[];//初始化chessBord数组for(var i=0; i<15;i++){chessBord[i]=[];for(var j=0;j<15;j++){chessBord[i][j]=0;}}//var me=[true];//赢法数组var wins=[];var computerWin=[];//赢法的统计数组var myWin=[];//初始化3维数组for(var i=0; i<15; i++){wins[i]=[];for(var j=0; j<15; j++){wins[i][j]=[];}var count=0;for(var i=0;i<15;i++){for(var j=0;j<11;j++){for(var k=0;k<5;k++){ wins[i][j+k][count]=true; }count++;}}for(var i=0;i<15;i++){for(var j=0;j<11;j++){for(var k=0;k<5;k++){ wins[j+k][i][count]=true; }count++;}}for(var i=0;i<11;i++){for(var j=0;j<11;j++){for(var k=0;k<5;k++){ wins[i+k][j+k][count]=true; }count++;}}for(var i=0;i<11;i++){for(var j=14;j>3;j--){for(var k=0;k<5;k++){ wins[i+k][j-k][count]=true;count++;}}console.log(count);for(var i=0; i<count; i++){myWin[i]=0;computerWin[i]=0;}/**/var chess=document.getElementById('chess'); var context=chess.getContext('2d'); context.strokeStyle="#BFBFBF";var logo=new Image();logo.src="images/logo.png";/**/logo.onload=function(){context.drawImage(logo,0,0,450,450);qipan();/**/}/**/function qipan(){for(var i=0; i<15; i++){context.moveTo(15+i*30,15);context.lineTo(15+i*30,430);context.stroke();context.moveTo(15,15+i*30);context.lineTo(435,15+i*30);context.stroke();}/**//*定义onesStep函数来绘制棋子*/var oneStep=function(i,j,me){context.beginPath();context.arc(15+i*30,15+j*30,13,0,2*Math.PI);context.closePath();vargradient=context.createRadialGradient(15+i*30+2,15+j*30-2,13,15+i*30+2,15+j*30-2,0);if(me){gradient.addColorStop(0,"#0A0A0A");gradient.addColorStop(1,"#636766");}else{gradient.addColorStop(0,"#D1D1D1");gradient.addColorStop(1,"#F9F9F9");}context.fillStyle=gradient;context.fill();}/**/chess.onclick=function(e){if(over){return;}if(!me){return;}var x=e.offsetX;var y=e.offsetY;var i=Math.floor(x/30);var j=Math.floor(y/30);if(chessBord[i][j]==0){ oneStep(i,j,me); chessBord[i][j]=1;for(var k=0;k<count;k++){ if(wins[i][j][k]){myWin[k]++; computerWin[k]=6;if(myWin[k]==5){ window.alert("你赢了"); over=true;}}}if(!over){me=!me;computerAI();}}}//定义computerAI函数var computerAI=function(){ var myScore=[];var computerScore=[];var max=0;var u=0, v=0;for(var i=0;i<15;i++){ myScore[i]=[];computerScore[i]=[];for(var j=0;j<15;j++){ myScore[i][j]=0; computerScore[i][j]=0;}}for(var i=0;i<15;i++){for(var j=0; j<15;j++){if(chessBord[i][j]==0){for(var k=0; k<count;k++){if(wins[i][j][k]){if(myWin[k]==1){myScore[i][j]+=200;} else if(myWin[k]==2){ myScore[i][j]+=400;} else if(myWin[k]==3){ myScore[i][j]+=2000;} else if(myWin[k]==4){ myScore[i][j]+=10000;}if(computerWin[k]==1){ computerScore[i][j]+=200; } else if(computerWin[k]==2){ computerScore[i][j]+=400; } else if(computerWin[k]==3){ computerScore[i][j]+=2000; } else if(computerWin[k]==4){ computerScore[i][j]+=10000; }}}if(myScore[i][j]>max){max=myScore[i][j];u=i;v=j;} else if(myScore[i][j]==max){if(computerScore[i][j]>computerScore[u][v]){ u=i;v=j;}}if(computerScore[i][j]>max){max=computerScore[i][j];u=i;v=j;} else if(computerScore[i][j]==max){if(myScore[i][j]>myScore[u][v]){u=i;v=j;}}}}}oneStep(u,v,false);chessBord[u][v]=2;//for(var k=0;k<count;k++){if(wins[u][v][k]){computerWin[k]++;myWin[k]=6;if(computerWin[k]==5){window.alert("狗狗赢了");over=true;}}}if(!over){me=!me;}//}/**/}6以上步骤全部搞定之后，就可以运行index.html文件玩游戏了。
人工智能控制技术课件：五子棋对弈案例
训练4400次的棋谱
课后习题
1.自己与五子棋自对弈软件对弈，实验验证五子棋自对弈
水平。
的当前玩家的奖赏值，及这一局中的每个棋盘状态 ；
2.将当前的棋盘状态 添加到 feature_planes_list 中，并根据 执行500
次蒙பைடு நூலகம்卡洛树搜索，得到∗ 和π ，注意这里的π是一个向量，维数
9×9=81，代表所有动作的移动概率。将π添加到 pi_list 中；
3.使用∗ 更新棋盘并判断游戏是否结束，如果还未结束回到步骤2，
示，在白方4、6、8已经连成3颗
时，黑方还不会去堵。而且在已
经连成4颗棋子的情况下，白方
居然没有绝杀黑方，而是下了12
这手棋。因此此时的五子棋自动
对弈还只会下前几手。
训练800次的棋谱
五子棋自对弈训练过程
右图是训练4400次的结果，可以看到训练到
4400局之后，五子棋已经掌握了开局和攻守
的诀窍。一开始双方就挨得很近，试图阻止
误差的方便，全连接层后会
有一个log_softmax，得到对
数概率log(p) ，如图所示。
Policy head
五子棋自动对弈实现原理
最后一个残差块的输出还会
输入Value head中，与Policy
head不同的是,Value head 里
面有两个全连接层：第一个
全连接层将输入映射为256维
为了提升网络的特征提取能力并
防止出现梯度消失问题，在卷积
层下面堆叠着19个或 39个
Residual block，如图所示，每个
Residual block由2个组成类似于
Convolutional block的子模块构成，
人工智能应用方向练习题库含参考答案
人工智能应用方向练习题库含参考答案一、单选题（共48题，每题1分，共48分）1.Tanh激活函数在神经网络中可以将神经元计算数值变化到以下哪个范围内？A、［-0.5，0.5］B、［-1，1］C、［-1，0］D、［0，1］正确答案：B2.图像识别任务可以分为三个层次，根据处理内容的抽象性，从低到高依次为？A、图像处理，图像分析，图像理解B、图像分析，图像处理，图像理解C、图像分析，图像理解，图像处理D、图像理解，图像分析，图像处理正确答案：A3.机器翻译属于下列哪个领域的应用？A、专家系统B、机器学习C、人类感官模拟D、自然语言系统正确答案：D4.深度学习可以用在下列哪些NLP任务中A、情感分析B、问答系统C、机器翻译D、所有选项正确答案：D5.平台中人工智能算法在支撑业务应用时，应充分考虑算法计算精度突然降低、计算结果出错、计算结果超时等状况下对（）造成的不利影响。
A、业务系统B、网站C、业务流程D、电力系统正确答案：A6.深度学习可以用在下列哪些NLP任务中？A、情感分析B、问答系统C、机器翻译D、所有选项正确答案：D7.人工智能产业链主要包括：基础技术支撑，（），人工智能应用。
A、人工智能技术B、大数据C、互联网D、智能平台建设正确答案：A8.对股票涨跌方向的判断，理论上下列哪些方法是可行的？A、SVMB、DBSCANC、FP-growthD、决策树正确答案：D9.模型库功能要求为：模型测试包括模型部署、（）测试和服务管理，模型测试服务发布应支持向导模式，宜支持一键自动发布测试服务，模型测试服务宜支持单卡内存级分配。
A、离线B、自动C、手动D、在线正确答案：D10.下列哪些网用到了残差连接A、FastTextB、BERTC、GoogLeNetD、ResNet正确答案：D11.对于较长的序列数据，使用（）可以大大提升循环神经网络处理能力。
A、LeNetB、AlexNetC、LSTMD、CNN正确答案：C12.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。
katago源代码解析
katago源代码解析摘要：1.Katago 简介2.Katago 源代码结构3.Katago 主要功能模块解析4.Katago 技术亮点5.总结正文：一、Katago 简介Katago 是一款开源的，基于Python 的围棋AI，其设计之初是为了参加2018 年由DeepMind 主办的AlphaGo-Zero 比赛。
Katago 的开发者是日本程序员Takemiya Masaki，他希望建立一个能够与人类顶尖棋手抗衡的围棋AI。
Katago 采用了深度学习和强化学习的技术，其核心算法是基于蒙特卡洛树搜索（MCTS）和神经网络的结合。
二、Katago 源代码结构Katago 的源代码主要分为以下几个部分：1.搜索模块：包括MCTS 的实现和神经网络的搜索部分。
2.评估模块：包括对棋局进行评估的函数和神经网络的评估部分。
3.神经网络模块：包括神经网络的构建和训练部分。
4.棋局数据处理模块：包括对棋局数据的处理和转换。
5.对弈模块：包括与对手进行对弈的逻辑部分。
三、Katago 主要功能模块解析1.搜索模块：MCTS 是Katago 的核心搜索算法，通过多次随机模拟进行搜索，最后选择最优的策略。
神经网络的搜索部分则是通过神经网络对棋局进行评估，然后选择最优的策略。
2.评估模块：评估模块是对棋局进行评分的关键部分，它通过分析棋局，给出每一步的胜率，然后根据这些胜率进行搜索。
神经网络的评估部分则是通过神经网络对棋局进行评估。
3.神经网络模块：神经网络模块是Katago 的核心部分，它通过学习大量的棋局数据，建立起一个能够准确评估棋局的神经网络。
四、Katago 技术亮点1.神经网络的引入：Katago 采用了深度学习中的神经网络技术，使得AI 能够更准确地评估棋局，从而提高搜索效率。
2.蒙特卡洛树搜索：Katago 使用了MCTS 算法，通过多次随机模拟进行搜索，有效提高了搜索效率。
3.模型训练：Katago 的模型训练采用了大量的棋局数据，通过深度学习技术，建立起一个能够准确评估棋局的神经网络。
katago源代码解析
katago源代码解析摘要：1.KataGo简介2.KataGo的算法原理3.KataGo的神经网络结构4.KataGo的训练过程5.KataGo的应用与优化正文：近年来，围棋人工智能（AI）的发展备受瞩目，其中KataGo以其出色的表现和高效计算能力引起了广泛关注。
本文将对KataGo的源代码进行解析，以期帮助读者更好地理解其算法原理、神经网络结构和训练过程。
1.KataGo简介KataGo是由Google开发的一款基于深度学习的围棋AI。
它采用了单神经网络架构，并在训练过程中使用了自我对弈和强化学习技术。
KataGo的棋力强大，曾在多个围棋比赛中取得优异成绩。
2.KataGo的算法原理KataGo的核心算法是基于蒙特卡洛树搜索（MCTS）和深度学习。
MCTS 是一种随机模拟算法，通过多次随机模拟进行搜索和选择，最终得到最佳决策。
KataGo将这一算法与深度学习相结合，提高了棋力表现。
3.KataGo的神经网络结构KataGo的神经网络结构包括两个部分：值网络和策略网络。
值网络用于估计棋局的好坏，输出每一步棋的胜率；策略网络则用于生成下一步的候选动作。
这两个网络通过博弈树进行交互，最终输出最佳决策。
4.KataGo的训练过程KataGo的训练过程主要包括三个阶段：数据预处理、网络搭建和优化、自我对弈与强化学习。
在数据预处理阶段，KataGo使用了大量的围棋棋局数据进行训练。
接下来，通过网络搭建和优化阶段，不断调整神经网络的结构和参数，提高棋力。
最后，在自我对弈与强化学习阶段，KataGo通过自我对弈不断强化自身棋力，并采用策略梯度方法进行优化。
5.KataGo的应用与优化KataGo不仅在围棋领域取得了优异成绩，还可以应用于其他棋类游戏和组合优化问题。
为了进一步提高KataGo的棋力，可以采取以下途径：（1）扩大训练数据规模：更多的训练数据有助于提高KataGo的棋力。
（2）优化网络结构：尝试不同的神经网络结构和参数设置，以提高计算效率和棋力。
GoRo围棋机器人
GoRo围棋机器人非常荣幸收录高三学生Eic G.的一个机器人作品。
刚收到这个作品说明的时候，我们都感到震惊，一个高中学生，居然将人工智能（尽管是用GNU的函数库）、图像识别、机械结合得如此完美！GoRo围棋机器人----------------------------------------------------------------------------------------------------------简介：GoRo围棋机器人,顾名思义就是可以下围棋的机器人。
"Go"在英文中有围棋的意思,而"Ro"是英文中Robot的缩写。
GoRo由一台电脑控制,这是他的大脑。
大脑的工作是处理摄像头传回的图像,以及决定下一步该走哪。
他也有小脑,既RCX。
小脑控制他的动作,他接收和处理从传感器发回的信号并控制马达转动来完成拿子和下棋的动作。
他的眼睛是一个35万象素的摄像头,摄像头捕捉的图像将传回电脑。
他的手是由马达、传感器、齿轮、轨道和许多LEGO 积木做成的,可以灵活的移动。
（点击图片可以打开大图）GoRo系统结构GoRo总装图棋子移动结构软件界面编程截图用MLCAD设计机械部分改进图像识别算法不同光线下的图像图像分析用NQC编写RCX的程序GoRo有两种下棋模式,你和它下棋,他自己和自己下棋。
当你和他下棋时,他会用摄像头看棋盘,思考过后,用机械手下棋。
源代码说明：我想说明的一点是,所有的源代码都只供参考而不保证其正常运行,且其中有几处BUG,下面会有大致的说明。
当然所有的源代码是公开的,在传播时请勿修改版权等信息,其复制、修改是不受限制的,但GNUGOEngAPI这个工程受GPL 的约束,请注意。
如果你有任何问题或建议或发现了任何错误,可以与我联系,我若有时间我回尽力回答(我快高考了),联系方式会在最后给出。
不得不说明的是，GoRo与长沙雅礼中学的"'猜想'五子棋机器人"与"天弈象棋机器人"可能有雷同,但是我想说的是,我做到一半才知道有这些东西，而且我也得不到任何图片或其他资料。
gnugo 参数
gnugo 参数gnugo是一款强大的围棋AI程序，它可以作为一个强大的对手与人类玩家对弈。
gnugo程序有很多参数可以调整，下面我将介绍几个常用的参数及其作用。
1. --mode参数：gnugo可以以不同的模式运行，包括玩家模式、观战模式和分析模式等。
通过设置不同的--mode参数，可以让gnugo 以不同的方式与玩家进行对弈。
比如，设置--mode=play可以让gnugo与玩家进行对弈，而设置--mode=analyze可以让gnugo分析棋局。
2. --level参数：gnugo可以通过调整--level参数来控制其棋力的强弱。
参数的取值范围是1到20，其中1代表初级水平，20代表职业水平。
通过调整--level参数，可以选择与自己实力相当的对手进行对弈。
3. --handicap参数：gnugo可以通过设置--handicap参数来给予玩家让子。
对于初学者来说，与gnugo进行对弈时给予一些让子是非常有帮助的。
通过设置--handicap参数，可以选择给予玩家的让子数量。
4. --komi参数：gnugo可以通过设置--komi参数来确定贴目。
贴目是指白方为了弥补先手的劣势而给黑方的额外目数。
通过调整--komi参数，可以改变对局的平衡。
除了以上几个常用的参数之外，gnugo还有很多其他参数可以设置，比如--size参数可以指定棋盘的大小，--verbose参数可以输出详细的调试信息等等。
通过合理设置这些参数，可以让gnugo更好地适应不同的对局需求。
使用gnugo进行对弈不仅可以提高棋艺，还可以享受与AI程序对弈的乐趣。
gnugo的强大之处在于它能够利用计算机的计算能力进行深度搜索和评估，从而找出最佳的下法。
与gnugo对弈可以帮助玩家发现自己在棋局中的不足之处，并从中学习改进。
同时，通过观察gnugo的下法，玩家还可以学习到一些高级的棋局思路和战术技巧。
除了与人类玩家对弈之外，gnugo还可以用来观战和分析棋局。
人工智能方法在围棋方面的应用详解
人工智能方法在围棋方面的应用详解人工智能（AI）方法在围棋方面的应用已经取得了令人瞩目的进展。
在过去的几年中，AI系统已经成功地击败了多名世界级围棋冠军，这一成就标志着人工智能技术在复杂决策和模式识别方面的突破。
本文将详细介绍人工智能方法在围棋中的应用，并从AlphaGo的发展历程、困难和挑战以及未来的可能性等方面进行探讨。
一、AlphaGo的发展历程AlphaGo是Google DeepMind开发的一个AI系统，它在2016年击败了围棋大师李世石，这标志着AI在围棋领域的重要突破。
AlphaGo的设计灵感来源于深度强化学习和蒙特卡洛树搜索等技术。
深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的方法，能够从大量的游戏数据中学习并优化其表现。
蒙特卡洛树搜索则是一种根据模拟对局结果进行迭代优化的搜索算法，能够提供更加准确和可靠的决策。
AlphaGo的训练过程涉及两个主要的阶段：自我对弈和监督学习。
在自我对弈阶段，AlphaGo通过与自己进行大量对弈来寻找最佳决策策略，并使用强化学习算法进行迭代优化。
在监督学习阶段，AlphaGo使用专家人类围棋棋谱进行训练，以引导其学习优秀的游戏策略。
最后，AlphaGo经过了大量的训练和优化后，能够在围棋对局中做出与人类棋手相媲美的决策。
二、困难和挑战尽管AlphaGo在围棋领域取得了重大突破，但在实际应用过程中仍然面临一些困难和挑战。
首先，围棋是一种复杂的决策游戏，其状态空间非常庞大。
对于围棋的每一步决策，都有多种可能的选择，因此需要巨大的计算量和存储空间来进行搜索和优化。
在现实世界中应用AI系统时，需要通过算法优化和硬件升级等手段来提高计算速度和效率。
其次，围棋的决策与很多因素相关，包括棋局布局、棋子型态、对手策略等。
如何从这些因素中提取有效的特征，并将其纳入到决策模型中，是一个相当复杂的问题。
目前，AI系统往往通过深度学习和强化学习的方法进行特征提取和模型训练，但仍然存在一些局限性和不足之处。
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此人机围棋对弈要求移植使用gnugo代码。
Gnugo是围棋人机对弈人工智能源代码，最新版本是3.8。
开发者可选择3.6或3.8版。
Android版本下采用java&c++方式，gnugo主代码编译成jni库供java部分代码调用，java负责UI和操作。
游戏过程如下：
1、开局选择(9*9,13*13,19*19)棋盘，让子、贴目，之后开始人机对弈
2、玩家落子判断，不能落子位给出错误提示，手机程序落子gnugo会判断好
3、形势判断功能，游戏过程中玩家可以使用“形势判断”判断当前形势，形势判断的情形
可以参考tom围棋或棋魂下棋过程中的“形势判断”，下图是棋魂的“形势判断”。
形势判断示意图（前面是下棋过程图，后面是形势判断结果）
形势判断示意图（前面是下棋过程图，后面是形势判断结果）
4、对弈过程中则为手机程序和人来回落子，也可选择跳过一步，下棋过程中，
手机程序使用gnugo取得智能落点。
5、结束时，选择点目，程序要基本能判断主棋盘死子及目数，
此功能与形势判断类似，如下图：
这时用户可以点击确认结束此盘游戏，程序跟据贴目后算出结果，
如：，或者用户认为手机程序判断不正确，可以选择手动确定死子，即进入6的情况。
6、因机器会存在无法判断或判断不准确的情况，这时需要手动确定死子，如下
图：，点击A处黑子，白线所画黑子全判死，点击B,C处白子，黑线所画白子全部判死。
然后计算结果并结束本局游戏。