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基于BP神经网络的五子棋学习系统的设计与实现 评分

机器学习和神经网络是人工智能领域重要的研究内容。人工智能的研究很多以 棋类作为研究对象来对人工智能的算法进行研究和深化。计算机博弈生成着法的核 心是搜索和评估函数。在五子棋的搜索深度加深的同时,大多使用的是静态评估函 数,而这些评估函数又是人为设定的,程序的棋力在一定程度上取决于设计者对五 子棋的理解。局面估值的准确性在很大程度上决定了博弈程序的棋力高低。

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