Browsing by Author "劉怡汎"

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    點格棋中小盤面模型取代大盤面模型訓練之可行性研究
    (2024) 劉怡汎; Liu, Yi-Fan
    點格棋（Dots and Boxes）是款零和、完全資訊並公正的雙人遊戲，雖然棋盤小卻有較高的複雜度。本論文以3×3盤面的點格棋作為研究主題，實現訓練好的小盤面的AlphaZero神經網路模型取代大盤面的AlphaZero神經網路模型。在實作上，我們採用基於AlphaGo Zero論文實現的AlphaZero General的開源框架專案，透過方便理解的Python開源專案，讓使用者可以輕鬆的在AlphaGo Zero的架構上實作遊戲及訓練神經網路，省去從頭開始開發的成本，能較專注於其他研究中。從實驗結果可以得知，在1天、2天及3天的訓練神經網路時間下，3×3盤面AlphaZero General代理人以平均處理合併policy的方式，在與相同訓練時間的4×4盤面AlphaZero General代理人的對戰中，分別取得64%、58%、57%的勝率。因此在訓練時間限制3天的情況下，可以使用訓練好的小盤面的AlphaZero神經網路模型取代大盤面的AlphaZero神經網路模型。