[英]Neural network for AI playing Connect Four: how to encode inputs and outputs, and what kind of NN setup? [closed]
试图了解如何为游戏构建和训练基于神经网络的 AI，并努力弄清楚一些细节。
甚至不关心是否使用 TensorFlow 或其他东西或构建我自己的。 首先，我试图掌握一些基础知识，例如要使用的范围，例如 -1 和 1 之间或 0 和 1 之间的输入，或者如何表示输入游戏情况和输出移动。
假设我正在构建一个神经网络来玩Connect Four 。 给定游戏情况，AI 将生成“最佳移动”。 假设最优棋步是最终赢得比赛的概率最高的棋步，假设对手相当聪明。
我猜输入将是 7 列 * 6 行 = 42 个输入神经元，每个神经元包含一个代表我的颜色、对手的颜色或空的值。 我该如何编码？ 我是否使用以下方法有区别吗：
或者我什至应该使用两次 42 = 84 个输入神经元，所有的二进制/布尔值，其中 0 = 空，前 42 个神经元中的 1s 代表我的棋子，而后 42 个神经元中的 1s 代表对手的棋子？
输出是什么样的？ 7 个神经元，每个代表一列，输出值在 0..1 范围内，而 AI 的移动将是具有最高值的那个？ 或者只是一个范围从 0 到 1 的输出值，其中大约每 1/7 的间隔代表一个特定的列？
另外，我应该如何设计我的神经网络，有多少隐藏层？ 分类还是回归？ Sigmoid或Relu或tanh作为激活函数？
直觉上，根据我对神经网络的有限经验，我会说 2 或 3 个隐藏层，每个隐藏层的输入神经元数量是其两倍。 不知道其他考虑因素，我只会在黑暗中尝试和错误。
任何反馈或建议让我朝着正确的方向前进？
如果您还没有深入研究 AI 游戏玩法，那么我可以建议OpenAI Gym作为起点吗？
我相信从这个基础开始，你可以 1) 立即开始积极参与构建和学习，2) 回答很多基本的“我应该做什么？” 你现在有的问题 - 或者至少在问这个问题的时候，然后回来回答“我该怎么做”的问题，我们可以在这里真正帮助你
如何将多个输入（四个）合并到神经网络中进行二值图像分类？
[英]How to merge multiple inputs (four) into neural network for binary image classification?
建立什么样的神经网络模型来识别算法是n * n？
[英]What kind of neural network model to build to identify that the algo is n*n?
对于不同大小的输入，我应该使用哪种类型的神经网络？
[英]What type of neural network should I be using for different sized inputs?
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