项目名称: 基于机器学习的围棋人机对弈算法的研究

项目编号: No.61163004

项目类型: 地区科学基金项目

立项/批准年度: 2012

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 吴霖

作者单位: 昆明理工大学

项目金额: 45万元

中文摘要: 围棋做为人工智能领域最后一个没有被攻克的二人棋类游戏,一直吸引了大量的研究工作。本项目力图在小棋格下构造一个实际可用的基于机器自动学习的围棋系统。 本项目由两个子系统组成。第一个子系统研究如何用人工神经网络自动学习围棋评价函数。其研究重点是降低学习误差。第二个子系统研究如何用搜索算法修复自动学习的评价函数的评价误差。质量控制是两个子系统间协同的关键问题。本项目力图在围棋这个局限的领域内寻找有效的质量控制手段,来构造基于机器学习的有实用价值的围棋系统。

中文关键词: 计算机围棋;机器学习;蒙特卡洛搜索算法;UCT;

英文摘要:

英文关键词: Computer Go;Machine learning;Monte Carlo search;UCT;

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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