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World File Search SystemGomoku
Gomoku中的高级机器学习技术
Gomoku的战略深度源于其广泛的可能举动以及具有远见和适应性的必要性。每次动作，可能的游戏状态数量呈指数增长，从而预测所有潜在的未来动作不切实际，与TIC-TAC-TOE等简单游戏形成鲜明对比。Gomoku开口的研究较少，但同样至关重要。开口通常为游戏定下基调，玩家的目标是在限制对手的选择的同时有利地定位自己。流行的开放策略包括标准，中央和边缘开口。每个人都有其优点和缺点，影响了游戏的发展。进攻性和防守动作的复杂相互作用是Gomoku中比赛中期的特征。玩家必须不断评估董事会，寻找机会创建五人一组，同时阻止对手的尝试。关键策略包括同时创建多个威胁（叉），迫使对手
使用神经的Gomoku的人工智能解决方案...
该论文将Python用作编程语言，而Pytorch被选为人工智能库。人工智能的神经网络结构。神经网络的大小有限，但表现非常大。人工智能接受了总共3000次训练，以与为这项工作创建的另一个人工智能进行比赛。这不是被测试为人工智能，而是使用神经网络，而是基于算法的解决方案，而使用这种人工智能的主要原因是，它使得可以在短时间内进行大量测试。当与人类球员一起训练人类球员时，几千次比赛将需要不合理的时间。之后，人工智能接受了另外1000发的训练，可以对抗自己。
量子计算机棋盘游戏
有很多有趣的棋盘游戏。其中最受欢迎的是国际象棋、围棋和五子棋 (FIR)。具体来说，围棋和 FIR 都是在可扩展的方形棋盘上进行的（见图 1），两个玩家轮流在棋盘上放置黑白棋子。按照量子信息的惯例，我们分别将下白棋和黑棋的两个玩家称为 Alice 和 Bob。在本文中，我们专注于这些可扩展的棋盘游戏，并讨论如何对它们进行概括，以便量子计算机可以在具有内在量子移动的条件下玩它们。研究或玩这些量子棋盘游戏至少可以在两个方面受益。（1）人们一直试图了解思想或智慧是如何从物质中产生的。尽管大多数物理学家认为我们大脑的神经网络是经典的 [1]，但仍有物理学家有充分的理由认为量子物理对于理解我们的大脑至关重要，也就是说，我们的大脑在某种意义上是一台量子计算机，或者具有与量子计算机的一些共同特征 [2,3]。研究量子计算机如何在没有任何外部观察者的情况下相互下棋盘游戏可能有助于我们澄清这一基本问题（见第 5 节中与 QwQ（一台量子计算机与另一台量子计算机）的讨论）。（2）量子计算机的工作方式非常违反直觉。玩具有量子特征的棋盘游戏可以让孩子们更好地为使用量子计算机做好准备（见第 5 节中与 CwC（一台经典计算机与另一台经典计算机）的讨论）。