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二打一智力游戏中残局局面数据标定方法研究
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,针对非完全信息博弈中二打一智力游戏问题,根据不同阶段回合局面数据的特点,提出了通过Alpha-Beta完全搜索获得共包含400万带标定二打一智力游戏局面样本的数据集,根据得到的标定样本训练CNN模型,使其能够对二打一智力游戏残局进行局面评估,为进一步将牌类游戏向棋类游戏的转化提供了保障,也为其他非完全信息博弈训练数据的标定提供了有价值的借鉴。

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