在国际象棋（或跳棋）的神经网络中，输出是棋盘上的一块或正方形和一个结束位置。
将如何编码？
据我所见，选择一个起始方块是 8x8=64 个输出，一个结束方块是 8x8=64 个输出。所以可能的移动总数是 64x64 4096 个输出。给出每一个可能的移动的概率。
这个对吗？这似乎是一个非常多的输出！
你如何在神经网络中编码棋步？
人工智能
神经网络
棋
2021-10-27 11:28:34
1个回答
来自谷歌的号码是4672。
A move in chess may be described in two parts: selecting the piece to move, and then
selecting among the legal moves for that piece. We represent the policy π(a|s) by a 8 × 8 × 73
stack of planes encoding a probability distribution over 4,672 possible moves. Each of the 8×8
positions identifies the square from which to “pick up” a piece.
4672 听起来可能是一个很大的数字，但它与谷歌（和许多其他竞争对手）在深度学习图像分析方面所做的事情无关。