Я работаю над ИИ, который должен уметь играть в шахматы. Я хочу использовать нейронные сети keras для оценки позиции на доске. Я хотел бы научить NN, играя много игр между ИИ и ИИ. У меня уже есть альфа-бета-обрезка .
Моя идея состояла в том, чтобы создать CSV-файл с позициями каждой отдельной игры, в которую играл ИИ. Я бы выбрал переменные, которые я хотел бы хранить там. Очень простой пример:
"white_pawns","black_pawns","white_queens","black_queens","white_pawns_on_side","white_won"
3,7,1,2,0,False
3,5,3,0,1,True
Я хотел бы обучить модель, используя эти значения, а затем использовать ее для оценки текущей позиции на доске. Итак, главный вопрос:
Как заставить нейронную сеть вывести значение положения с учетом этих переменных? Например. 0 когда это ничья или 1 когда мы на одну пешку вверх. keras предпочтительнее, но я открыт для любой другой python библиотеки.
Я был бы также признателен, если бы вы развеяли мои несколько других сомнений. Есть ли в этом подходе fl aws? Разве не каждая позиция в одной игре делает нейронную сеть перегруженной? Может быть, я должен выбрать только несколько позиций из каждой игры?