棋盘局面数据标定方法研究
Study on chessboard configuration data calibration
北京信息科技大学 a. 计算机学院; b. 感知与计算智能联合实验室, 北京100101
摘要
基于深度学习模型的有监督训练依赖于大量高质量标定数据，但众多小众计算机博弈比赛棋种存在缺少人类对局记录作为训练样本的问题，因此在使用深度学习模型前如何生成一个合理标定的局面数据集是值得研究探讨的问题。针对点格棋博弈问题，提出了一种数据哈希去重以及局面标定方法。根据不同阶段回合局面数据的特点，通过alpha-beta完全搜索、回溯标定、并行化MCTS算法标定以及对称扩展技巧，收集并标定不同回合数的点格棋局面样本。实验共获得了包含15 000 000个带标定点格棋局面样本的数据集，为基于深度学习模型的点格棋有监督训练提供了保障。此外，所提方法也为其他棋种训练数据的获取提供了有价值的借鉴。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61502039)
2017年度教育教学改革研究专项招标课题(2017JGZB08)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.08.0544
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 470-472
文章编号: 1001-3695(2020)02-032-0470-03
发布历史
[2020-02-05] 印刷出版
引用本文
丁濛, 张亦鹏, 李淑琴. 棋盘局面数据标定方法研究 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (2): 470-472. (Ding Meng, Zhang Yipeng, Li Shuqin. Study on chessboard configuration data calibration [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (2): 470-472. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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