J'ai essayé de créer Othello AI avec tensorflow sans comprendre la théorie de l'apprentissage automatique ~ Battle Edition ~

Table des matières de la série

Suite de précédent ... Dans ce domaine, moi, un étranger, je n'ai pas du tout étudié «la théorie de l'apprentissage automatique». Je vais faire l'IA d'Othello.

Préparation

L'adversaire est ici fait par un ami ・ PHP Reversi

Tout d'abord, ouvrez le site de l'adversaire et le joueur blanc (sélectionnez le deuxième coup) 対戦1.png

Démarrez l'IA préparée

python


$ python FightWithAI.py

------------- GAME START ---------------
***tour de l'utilisateur ○***
  0  1  2  3  4  5  6  7
  8  9 10 11 12 13 14 15
 16 17 18 19 20 21 22 23
 24 25 26 ○ ● 29 30 31
 32 33 34 ● ○ 37 38 39
 40 41 42 43 44 45 46 47
 48 49 50 51 52 53 54 55
 56 57 58 59 60 61 62 63
Veuillez saisir le numéro
[44, 37, 26, 19]

>>>

Je vais entrer les instructions AI.

Bataille

Premier coup (adversaire) n ° 19

j1.png

Retour (AI) n ° 18

python


***Tour de l'IA ●***
  0  1  2  3  4  5  6  7
  8  9 10 11 12 13 14 15
 16 17 18 ● 20 21 22 23
 24 25 26 ● ● 29 30 31
 32 33 34 ● ○ 37 38 39
 40 41 42 43 44 45 46 47
 48 49 50 51 52 53 54 55
 56 57 58 59 60 61 62 63
Veuillez saisir le numéro
[44, 37, 26, 19]

>>> 18

Premier coup (adversaire) n ° 26

j1.png

Arrière (AI) n ° 34

j2.png

Premier coup (adversaire) n ° 42

j1.png

Arrière (AI) n ° 44

j2.png

Premier coup (adversaire) n ° 43

j1.png

Retour (AI) n ° 12

j2.png

Premier coup (adversaire) n ° 29

j1.png

Arrière (AI) n ° 37

j2.png

Premier coup (adversaire) n ° 21

j1.png

Arrière (AI) n ° 22

j2.png

Premier coup (adversaire) n ° 23

j1.png

Retour (AI) n ° 15

j2.png

Premier coup (adversaire) n ° 7

j1.png

Arrière (AI) n ° 41

j2.png

Premier coup (adversaire) n ° 3

j1.png

Retour (AI) n ° 14

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Premier coup (adversaire) n ° 5

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Retour (AI) n ° 6

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Premier coup (adversaire) n ° 20

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Retour (AI) n ° 4

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Premier coup (adversaire) n ° 45

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Retour (AI) n ° 46

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Premier coup (adversaire) n ° 11

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Deuxième (AI) n ° 2

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Premier coup (adversaire) n ° 1

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Retour (AI) n ° 13

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Premier coup (adversaire) n ° 17

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Arrière (AI) n ° 31

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Premier coup (adversaire) n ° 39

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Arrière (AI) n ° 16

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Premier coup (adversaire) n ° 25

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Retour (AI) n ° 24

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Premier coup (adversaire) n ° 32

j1.png

Arrière (AI) n ° 33

j2.png

Premier coup (adversaire) n ° 8

j1.png

Retour (AI) n ° 9

j2.png

Premier coup (adversaire) n ° 0

j1.png

Retour (AI) n ° 10

j2.png

Premier coup (adversaire) n ° 40

j1.png

Passe arrière (AI)

j2.png

Premier coup (adversaire) n ° 47

j1.png

Retour (AI) n ° 49

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Premier coup (adversaire) n ° 56

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Retour (AI) n ° 53

j2.png

Premier coup (adversaire) n ° 48

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Retour (AI) n ° 57

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Premier coup (adversaire) n ° 58

j1.png

Arrière (AI) n ° 55

j2.png

Premier coup (adversaire) n ° 63

j1.png

Retour (AI) n ° 52

j2.png

Premier coup (adversaire) n ° 62

j1.png

Retour (AI) n ° 61

j2.png

Premier coup (adversaire) n ° 54

j1.png

Retour (AI) n ° 38

j2.png

Premier coup (adversaire) 59e

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Retour (AI) n ° 30

j2.png

Premier coup (adversaire) n ° 60

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Retour (AI) n ° 51

j2.png

Premier coup (adversaire) n ° 50

j1.png

résultat

Eh, c’est une défaite totale orz Ou plutôt, j'ai passé un mois à créer l'IA la plus faible qui me permette de prendre les quatre coins.

f6a691dd-7b92-826a-36ea-fddc08fa9fc4.png

Même à la fin de la formation, Q_MAX était de 0,023, ce qui était trop petit, alors j'ai pensé que c'était étrange. Normalement, à la fin de la formation, le journal devrait ressembler à ceci et Q_MAX devrait être proche de 1.

python


player:1 | pos:32 | LOSS: 0.0014 | Q_MAX: 0.9423
player:2 | pos:15 | LOSS: 0.0020 | Q_MAX: 0.9335
…

L'IA de divertissement est prête

Vengeance

La prochaine fois Revenge en passant du tensorflow au chainer.

Apparemment, des optimiseurs.RMSpropGraves, qui ne peut pas être utilisé avec tensorflow, fonctionne J'ai bien appris jusqu'à présent. (Au moment de la rédaction de cet article, ce n'est pas encore fort)

Si vous êtes familier avec cela, veuillez nous en informer. m(_ _)m

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