实例介绍
AlphaZero-Gomoku 是使用AlphaZero算法来玩简单棋盘游戏五子棋（也称为连珠或五子棋）的实现，通过纯自我对弈训练。五子棋比围棋或国际象棋简单得多，因此我们可以专注于AlphaZero的训练方案，并在几个小时内在单台PC上获得相当不错的AI模型。
要玩已训练好的AI模型，只需：
- Python >= 2.7
- Numpy >= 1.11
要从头开始训练AI模型，还需要以下之一：
- Theano >= 0.7 和 Lasagne >= 0.1
- 或
- PyTorch >= 0.2.0
- 或
- TensorFlow
注：如果你的Theano版本 > 0.7，请遵循这个问题来安装Lasagne，否则，强制pip将Theano降级到0.7版本 pip install --upgrade theano==0.7.0
【实例截图】
【核心代码】
文件清单
└── AlphaZero_Gomoku-0b4917ccd84ea2771706701015eb26182c1159f4
├── best_policy_6_6_4.model
├── best_policy_6_6_4.model2
├── best_policy_8_8_5.model
├── best_policy_8_8_5.model2
├── game.py
├── human_play.py
├── LICENSE
├── mcts_alphaZero.py
├── mcts_pure.py
├── playout400.gif
├── policy_value_net_keras.py
├── policy_value_net_numpy.py
├── policy_value_net.py
├── policy_value_net_pytorch.py
├── policy_value_net_tensorflow.py
├── README.md
└── train.py
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