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activationqX reluqX solverqX adamqX alphaqG?PbMÒñ©üX
batch_sizeqX autoq X
learning_rateq
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LabelBinarizer
q )q!}q"(X neg_labelq#K X pos_labelq$KX
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__RandomState_ctor
q=)Rq>(X MT19937q?h*h+K
q@h-qARqB(KMp
qCh1X u4qDK KqERqF(Kh5NNNJÿÿÿÿJÿÿÿÿK tqGbBÀ ë*^lÄmGºÇ_Rö§+|ö¤ÓãJå5ÚÒÞÞu$þz/ N")änþeÓN+¼
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日本立一麻将AI代理。(请随意扩展此代理或开发您自己的代理)_Python_代码_下载
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麻将是一种信息不完全的四人策略游戏。开发智能麻将代理的主要挑战是复杂的游戏规则、巨大的搜索空间、多个对手和不完善的信息。一些现有的工作试图通过蒙特卡洛树模拟、监督学习的效用函数拟合或回归算法的对手模型来解决这些问题。尽管如此,智能麻将玩家的表现仍与最优秀的人类玩家相去甚远。基于对麻将游戏和人类专家知识的统计分析,本文提出了一种智能麻将代理。为了解决最先进的工作的问题,启发式技术和通过采用多层感知器装袋实现的增强对手模型应用于这项工作。 效果展示: https://github.com/erreurt/MahjongAI/blob/master/figs/GUI.png 更多详情、使用方法,请下载后阅读README.md文件
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