使用Alpha-Beta 剪枝搜索实现 class AIPlayer: """ AI 玩家 """ weight = [ [70, -20, 20, 20...board.backpropagation(p,flipped_pos,color) # print(p,current) # alpha-beta...剪枝 if color == self.color: if current > a: if current...print("请等一会，对方 {}-{} 正在思考中...".format(player_name, self.color)) # -----------------请实现你的算法代码
draw_moves: return random.choice(draw_moves) return random.choice(losing_moves) 接下来问题是，如何实现函数...对围棋而言，有两种剪枝方式，一种叫位置评估函数，它用于减少树的深度，一种叫alpha-beta剪枝，它用于减少树的宽度，后面我们引入AI技术时，就是要作用到这两种剪枝算法上。...在横向上减少搜索范围的算法叫alpha-beta剪枝,我们看一个具体实例： ?...从上面打印可以看出，一开始机器搜索时耗时很长，达到3秒多，后来一下子加快到不到1秒，这是因为alpha-beta剪枝产生作用，它不用循环棋盘所有位置，只要找到第一个能够减少对手得分的位置即可。...虽然我们使用了剪枝技术去降低机器落子时的搜索数量级，但目前我们使用的剪枝技术在最好情况下，只能讲运行时间由原来的W^d减少为W^(d/2)，这是在最好情况下，最坏情况下就是没有任何改进，在完成上面代码后
此外，矩阵的转置也不可或缺。 拉格朗日乘数、求解最小二乘问题，函数f斜率是矩阵A，约束条件c的斜率是矩阵B， 在相切点上 A等于B的转置（或者B的转置的X倍）。...下为几种常见的矩阵转置方法： 方法一： #step1: #初始化原始矩阵 matrix = [[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12...ROW): Tmatrix.append([]) for j in range(COL): Tmatrix[i].append(0) #step4： #转置矩阵赋值
下面是一个示例程序，展示如何实现这一点。...后续扩展： 可以使用更加复杂的算法（如Minimax或Alpha-Beta剪枝）来提高AI的棋力。 可以加入棋盘的大小调整、难度设置等功能。...第三次询问 请用Alpha-Beta剪枝提高AI的棋力 第三次回答 为了提高AI的棋力，我们可以使用Alpha-Beta剪枝算法。...Alpha-Beta剪枝是Minimax算法的一种优化，它能有效减少搜索树的大小，提高计算效率。下面的代码实现了基于Alpha-Beta剪枝的五子棋AI。...·算法优化：可以进一步优化Alpha-Beta剪枝的深度和评估函数。 希望这段代码能帮助你实现更智能的AI。如果有任何问题，随时告诉我！
OpenBLAS 矩阵计算OpenBLAS 库实现成熟优化的矩阵与矩阵乘法的函数 cblas_sgemm 和矩阵与向量乘法函数 cblas_sgemv，二者使用方法基本相同，参数较多，所以对参数的使用做个记录...矩阵与矩阵乘法cblas_sgemm 计算的矩阵公式：C=alpha*A*B+beta*C，其中 A、B、C 都是矩阵，C 初始中存放的可以是偏置值。...transA：A 矩阵是否需要转置。transB：B 矩阵是否需要转置。...LDA，LDB，LDC：矩阵在 trans （如果需要转置）之前，在主维度方向的维度（如果是行主序，那这个参数就是列数）。...计算式：C=alpha*A*b+beta*Ccblas_sgemv 函数定义：cblas_sgemv(layout, trans, M, N, alpha, A, LDA, b, 1, beta, C,
矩阵P(n,k)表示n个user和k个特征之间的关系矩阵，这k个特征是一个中间变量，矩阵Q(k,m)的转置是矩阵Q(m,k)，矩阵Q(m,k)表示m个item和K个特征之间的关系矩阵，这里的k值是自己控制的...，可以使用交叉验证的方法获得最佳的k值。...=0.0002,beta=0.02): #矩阵因子分解函数，steps：梯度下降次数；alpha：步长；beta：β。...Q=Q.T # .T操作表示矩阵的转置 result=[] for step in range(steps): #梯度下降 for i in...*(2*eij*Q[k][j]-beta*P[i][k]) #增加正则化，并对损失函数求导，然后更新变量P Q[k][j]=Q[k][j]+alpha
下面几小节将介绍一些著名的以减少分支因子为目的的机制 ▌Alpha–beta 剪枝 ---- 可以说，在AlphaGo系列之前，alpha-beta剪枝是棋类游戏游戏中最主要的优化技术之一（可能即使以后也是如此...良好的alpha-beta剪枝可以使得算力相同时搜索深度增大一倍，而能看远一倍的对手是非常可怕的。...可以认为是某种精细化的 alpha-beta 剪枝。 Aspiration windows：其试图复用 alpha-beta 的剪枝结果，避免每次到下一步棋都要重新搜索。...Null move pruning: “不走棋”操作往往是冗余的 Aspiration windows：上一步中Alpha-Beta剪枝得到的alpha-beta值构成的窗口往往能够复用，因而重新进行...为什么选择MCTS+CNN而不是Alpha-Beta剪枝+CNN？MCTS真的比Alpha-Beta剪枝有优势吗？ 算法和先验知识：今年NIPS大会之争。
所以我决定用 cublas 来实现，虽然性能不如 CuBlasLT 但是接口要简单很多。 如何在 RUST 中调用 CUDA?...alpha = 1.0_f32 beta=0.0_f32。...是行优先的cublas需要列优先，所以A,B都需要转置取值为CUBLAS_OP_T表示要转置，而CUBLAS_OP_N表示不转; m 是矩阵 A 的行数； n 是矩阵 B 的列； k 是矩阵A的列数和矩阵...和beta，这在矩阵乘法中作为系数使用：C = alpha*A*B + beta*C。...// 注意：CUBLAS_OP_T表示传递给cuBLAS的矩阵在GPU中是转置的。
-\beta$ 剪枝3.1 行棋排序 4 不完美的实时决策4.1 评估函数4.2 截断搜索4.3 向前剪枝 1 博弈 假设： 有两个选手完全可观察，确定性的环境zero-sum（零和游戏）时间受限...3 α − β \alpha-\beta α−β 剪枝 图中存在哪些节点不必搜索？及max（）的值与哪些值无关？...当 α ⩾ β \alpha \geqslant \beta α⩾β时，不用再接着搜索。 节点的排序，影响剪枝的效果。...min节点从小到大排序，剪枝更多。 max 节点从大到小排序，剪枝更好。 3.1 行棋排序 时间有限，实行深度受限搜索。 采用迭代加深搜索。 4 不完美的实时决策 ？？？如何设计评估函数。...如何获取棋力值和组合权重。 4.2 截断搜索 ？？？如何截断，以满足时间限制 评估函数是不准确的，截断可能导致错误。 典型的错误： 评估值的摇摆。
在用CUDA实现矩阵乘法时，不需要我们手动写，cuBLAS库提供了现成的矩阵乘法算子，例如cublasGemmEx和cublasLtMatmul。其中后者是轻量级版本，API调用更灵活。...= 1, f_beta = 0; __half h_alpha = __float2half_rn(1.0), h_beta = __float2half_rn(0.0); int32...因此需要调整一下运算顺序，或者对矩阵进行转置。...你需要记住一点，「行优先存储的矩阵送到cuBLAS后，相当于做了一次转置，同样计算得到的矩阵 也是列优先存储的，你需要转置后再用行优先存储来正常读取」。...而根据矩阵的运算法则，我们有： 所以三个转置后的矩阵就不需要经过任何处理了，直接送到cuBLAS里计算就行了。
首先，我们来看一些基础概念： 移动生成 棋面评估 Minimax算法 alpha beta剪枝 在每个步骤中，我们将通过一个国际象棋程序技术来改进算法。我将演示每个步骤是如何影响算法的。...体验地址：https://jsfiddle.net/k96eoq0q/1 步骤四: Alpha-beta 剪枝 Apha-beta剪枝是Minimax算法的优化，允许我们减去搜索树中的一些分支。...如果发现某个走法会导致更糟糕的局势，那么Alpha-beta 剪枝就会停止评估该分支。这个方法不会影响Minimax算法，相反会提升算法速度。...如果一开始就能发现最佳走法， 那么Alpha-beta算法就会更有效。...通过alpha-beta剪枝，我们的极大极小算法就会获得极大的提升，演示如下： 查看chess AI的alpha-beta增强版本：https://jsfiddle.net/Laa0p1mh/3/ 步骤五
18 cv2.mixChannels() 打乱从输入矩阵到输出矩阵的通道 19 cv2.multiply() 计算两个矩阵的逐元素乘积 20 cv2.mulTransposed() 计算矩阵和矩阵的转置的乘积...,实现以下计算 其中src1,src2和src3是矩阵，alpha 和 beta 是数值系数，op() 是对所含矩阵的可选转置操作。...转置是由可选参数flags来控制的，它的值可以是0或者是cv2.GEMM_1_T,cv2.GEMM_2_T和cv2.GEMM_3_T（每一个标志都与一个矩阵转置相对应）的任意组合（通过布尔 0R 操作）...image.png 函数使用 cv2.gemm(src1, src2, alpha, src3, beta, flags) 示例代码 mat_1 = np.ones([3,5]) mat_2 =..._{i} d s t_{i}^{2}}=\alpha cv2.NORM_MINMAX: 映射到区间 [ \alpha, \beta] 示例代码 vector1 = np.random.random
巴伐利亚算法（Bavarian Sketching）是一种基于哈希表的数据结构，可以高效地实现近似计数和查询。...图片在文档管理系统中，可以利用巴伐利亚算法来实现对事件流数据的近似计数和查询，具体的应用场景包括：网络流量监控：文档管理系统需要实时监控网络流量，使用巴伐利亚算法可以高效地计算每个网络流量包的出现次数，...使用巴伐利亚算法可以高效地统计每种用户行为的发生次数，帮助用户分析和优化用户体验。安全事件监控：文档管理系统需要监控系统中的安全事件，例如恶意攻击、漏洞利用等。...使用巴伐利亚算法可以高效地检测和统计每种安全事件的发生次数，帮助用户及时发现和应对安全威胁。...巴伐利亚算法在文档管理系统中有以下优势：高效的近似计数和查询：巴伐利亚算法基于哈希表的数据结构可以高效地实现近似计数和查询，对于文档管理系统需要处理的大量事件流数据非常适用。
同时，在期望内向量转置是无关紧要的。因此方程式 5 变为： 在上述等式中，四个交叉项可以使用假设1发现它们也都等于零。...这将给出一个连续的 与原始有天花板函数的解相比，但在实践中，由于权重张量内的块数是有限的，剪枝比例 无论如何都要取整到离散值。...因此，每当剪枝比例从="" \alpha_{k-1}="" 增加到="" \alpha_{k}="" 时，作者可以选择一个子向量="" \mathrm{d}\delta\mathbf{w}_{i}(\alpha...作者在表3和表4中展示了详细的消融研究。 功率约束。作者将带有与不带有方程10中第二项功率消耗的剪枝目标的行为进行了比较。...表5比较了剪枝主干和原始性能的验证mIoU。作者只观察到性能降低了1.27 mIoU。
通过使用标记减少一致性训练配备MCTF的模型，作者在图像分类（ImageNet1K）中实现了最佳的速率-准确度权衡。 实验结果证明，MCTF在训练与否的情况下，一致地超过了之前的减少方法。...}^{\alpha\rightarrow\beta}_{i} 指的是与 \mathbf{x}^{\beta}_{i} 匹配的标记集合。...^{\prime}-r}\tilde{\mathbf{X}}^{\beta\rightarrow\alpha}_{i}....表1总结了与现有标记减少方法的比较。作者证明，在DeiT中，MCTF以最低的FLOPs实现了最佳性能，超过了所有以前的工作。...在评估每个参数时，其他超参数被设置为在实现细节中提到的默认值。作者使用配备了MCTF（ r=16 ）的DeiT-S进行了实验。每个超参数的默认设置都已被突出显示。
那么，对于一个机器——计算机，你该如何教会它下棋？近日，有人在 medium 上发表了一篇文章，详细解释了如何教计算机玩国际象棋。...之后使用 Alpha-Beta 剪枝进行优化，这样可以减少执行的时间。 现在让我们深入研究一下 minimax 算法。该算法被广泛应用在棋类游戏中，用来找出失败的最大可能性中的最小值。...search 函数的流程图 下一步是进行 alpha-beta 的剪枝来优化执行速度。 ?...来自维基百科的 alpha-beta 剪枝说明 代码如下： def alphabeta(alpha, beta, depthleft): bestscore = -9999 if (depthleft...-alpha) board.pop() if (score >= beta): return beta if (
Alpha-Beta 剪枝 很经典，且很出名的优化极大极小值算法的是 alpha-beta 剪枝 算法。...游戏特定算法 在很多游戏中，minmax 在不单独使用时是最好的。强大的五子棋程序使用 Threat-Space Search 结合极大极小值算法实现。...强大的国际象棋使用 alpha-beta 剪枝算法结合上述两种类型算法实现。简而言之 -- 考量下你的游戏并对你的游戏采用更有意义的方式进行搜索。这是我目前做的最复杂的改进。
total_input = input # 对total_input和weight的转置进行矩阵乘法以计算输出。...cublasOperation_t transa, cublasOperation_t transb, // 这两个参数描述了两个输入矩阵A和B是否需要转置。...cublasGetStream(handle, &stream); // 定义矩阵乘法的标量系数，用于计算alpha * A * B + beta * C。...const float alpha = 1.0; const float beta = 1.0; // 使用CUBLAS_OP_N和CUBLAS_OP_T作为参数，表示输入矩阵不需要转置...，但d_output矩阵需要转置。
首先，alpha，beta，gamma 的值是以地球坐标为基准的，其中，alpha 甚至与手机的朝向没有关系。...beta 角是手机的 y 轴与地面的角度值： gamma 角是手机的 x 轴与地面的角度值： alpha 与手机的轴无关，beta，gamma 值与手机当前 yx 轴的位置相关，而另外一个很容易让人误解的就是谷歌开发者工具里的...sensors： 当手机横置的时候，出现 alpha：0，beta：90，gamma：-90。...上面的值表示，（比如按 yxz 方向）beta 转过 90 度，此时手机竖屏直立，然后 alpha 角不动，接着 gamma 转-90 度，手机从竖屏直立横躺下，到达了现在这种状态。...当前这个状态的陀螺仪返回值应该是 alpha：0，beta：0，gamma：-90。
+ \sin \beta \cos \alpha \hfill \\ \sin \left( {\alpha - \beta } \right) = \sin \alpha \cos \beta...- \sin \beta \cos \alpha \hfill \\ \cos \left( {\alpha + \beta } \right) = \cos \alpha \cos \beta...- \sin \alpha \sin \beta \hfill \\ \cos \left( {\alpha - \beta } \right) = \cos \alpha \cos \beta...约束的个数大于未知数个数，称为超定问题 通常我们遇到的都是超定问题，此时 不存在解，转而求误差最小，即最小二乘问题： J(x)=\min \left\| {Ax - b} \right\|_2^2 矩阵转置...{x^T}{A^T}b + {b^T}b \hfill \\ &= {x^T}{A^T}Ax - 2{b^T}Ax + {b^T}b \hfill \\ \end{array} 式子中： 和 互为转置
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