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Chess Heuristics with Deep Learning: Enhancing Chess Game Engines through Deep Learning

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简介：
本文探讨了运用深度学习技术改进棋类游戏引擎的新方法，特别关注于如何通过深度学习来优化棋类博弈中的启发式算法。通过结合传统棋类引擎的策略知识和深度学习的数据驱动能力，我们提出了一种创新框架，旨在提升游戏引擎的表现与决策质量，为人工智能在复杂策略游戏的应用开辟新途径。 通过深度学习支持的国际象棋机器人首次尝试为游戏创建启发式功能，并利用Alpha-Beta剪枝技术进行优化。这可以通过运行20,000场比赛来实现；安装所需的库可以使用`requirements.txt`文件，或者在有GPU的情况下安装TensorFlow-GPU版本。我发现在这个过程中非常有用的一个提示是：“请记住，得分范围从-1到1，其中-1表示黑方被将死，而1表示白方赢得比赛。” 您可以通过分批训练模型的方式进行第二次尝试，并使用Colab笔记本（如train_stockfish）来处理数据集的一部分而不是整个数据集。

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  • Chess Heuristics with Deep Learning: Enhancing Chess Game Engines through Deep Learning
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    本文探讨了运用深度学习技术改进棋类游戏引擎的新方法，特别关注于如何通过深度学习来优化棋类博弈中的启发式算法。通过结合传统棋类引擎的策略知识和深度学习的数据驱动能力，我们提出了一种创新框架，旨在提升游戏引擎的表现与决策质量，为人工智能在复杂策略游戏的应用开辟新途径。 通过深度学习支持的国际象棋机器人首次尝试为游戏创建启发式功能，并利用Alpha-Beta剪枝技术进行优化。这可以通过运行20,000场比赛来实现；安装所需的库可以使用`requirements.txt`文件，或者在有GPU的情况下安装TensorFlow-GPU版本。我发现在这个过程中非常有用的一个提示是：“请记住，得分范围从-1到1，其中-1表示黑方被将死，而1表示白方赢得比赛。” 您可以通过分批训练模型的方式进行第二次尝试，并使用Colab笔记本（如train_stockfish）来处理数据集的一部分而不是整个数据集。
     
  • Time Series Forecasting with Deep Learning
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    本课程聚焦于使用深度学习技术进行时间序列预测。通过理论讲解与实践操作相结合的方式，深入探讨循环神经网络等模型的应用。适合对时间序列分析感兴趣的学员。 使用MLPs、CNNs 和 LSTMs 在 Python 中预测未来
     
  • Learning C++ Through Game Development with UE4 (PACKT, 2015)
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    本书《通过UE4游戏开发学习C++》由Packt出版社于2015年出版，旨在指导读者在实践中掌握C++编程技能。书中结合实际游戏项目，深入浅出地讲解C++语言及其在Unreal Engine 4中的应用。 Unreal Engine 4 is utilized by AAA studios to create top-notch, exciting games. Mastering C++ requires dedication and motivation. The book Learning C++ by Creating Games With UE4 begins with the fundamentals of C++, including installing a code editor for writing C++ code. You will then progress to creating small, self-contained programs that demonstrate how to use the language effectively without overwhelming you initially. As your understanding deepens, more advanced concepts in C++ are introduced alongside an exploration of Unreal Engine 4s capabilities. Using UE4’s editor, youll build your own world and add engaging gameplay through programming. By the end of this book, you should be proficient in writing programs using C++.
     
  • Deep Learning Embeddings
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    深度学习嵌入（Deep Learning Embeddings）是指利用深层神经网络将高维数据映射到低维连续向量空间的技术，以便捕捉复杂特征和关系。 这本书涵盖了实现嵌入式深度学习的算法和技术方法，并详细描述了从应用层面、算法层面、计算机架构层面到电路层面上协同设计的方法，这些策略有助于降低深度学习算法的计算成本。书中通过四个硅原型展示了这些技术的实际效果。 本书提供了针对受电池限制的手持设备上高效神经网络的一系列有效解决方案；讨论了在所有层级的设计层次结构中优化神经网络以实现嵌入式部署——包括应用、算法、硬件架构和电路，并辅以真实的硅芯片原型进行说明。书中还详细阐述如何设计高效的卷积神经网络处理器，通过利用并行性和数据重用、稀疏操作以及低精度计算来提高效率；并通过四个实际的硅芯片原型支持所介绍的设计理论及概念。这些物理实现的具体实施和性能表现被详尽讨论以展示和强调提出的跨层设计理念。
     
  • Grasping Deep Learning
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    《Grasping Deep Learning》是一本深入浅出地介绍深度学习概念、原理及其应用的技术书籍，旨在帮助读者理解并掌握这一前沿技术。 By Simon J.D. Prince To be published by MIT Press on Dec 5th, 2023.
     
  • Deep Learning Toolkit
    优质
    Deep Learning Toolkit是一款专为深度学习研究和应用设计的强大开发工具包。它包含多种模型、算法及优化技术，助力用户轻松构建高效的神经网络解决方案。 深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）是 MATLAB 中用于构建、训练及应用各种神经网络模型的重要组件，包括但不限于深层神经网络 (DNN)、卷积神经网络(CNN) 和循环神经网络(RNN) 等。这个工具包旨在帮助用户快速掌握和实践深度学习技术，并适用于初学者与经验丰富的研究者。 在该领域中，构建合适的模型是至关重要的步骤。借助 Deep Learning Toolbox，用户可以轻松创建多层的神经网络架构，其中包括全连接、卷积、池化以及归一化等各类层次结构及激活函数如ReLU、sigmoid和tanh等。此外，还可以根据特定需求定制新的层级。 CNN作为深度学习工具箱中的一个重要组成部分，在图像识别与计算机视觉任务中表现尤为突出。用户既可以使用预设的网络架构（例如 AlexNet、VGG、GoogLeNet 和 ResNet），也可以从头开始设计自己的 CNN 模型。通过卷积层捕捉到图像特征，而池化层则有助于减少计算量并防止过拟合。 对于处理序列数据的任务如自然语言处理或语音识别等场景下，RNN及其变种（例如长短时记忆网络(LSTM) 和门控循环单元(GRU)）是理想的选择。Deep Learning Toolbox 提供了相应的API来构建和训练这些模型。 除了基础的神经网络架构外，该工具箱还提供了多种优化器、损失函数及性能评估指标选项，如梯度下降法、随机梯度下降(SGD)，Adam 和 RMSprop 等常见算法；均方误差(MSE) 以及交叉熵等常用损失函数；准确率、精确率、召回率和 F1 分数等评价模型表现的工具。 在训练阶段中，数据预处理与增强同样重要。Deep Learning Toolbox 包含了多种数据加载器及预处理功能，例如图像归一化、裁剪、旋转和平移操作来提升模型泛化的潜力。对于大型的数据集而言，该工具箱支持分布式计算环境下的并行训练以利用多个 GPU 或集群资源加速训练过程。 完成模型的训练后，将其部署到实际应用场景中也是必要的一步。Deep Learning Toolbox 支持将模型转换为C语言代码或嵌入式平台适用的形式，从而实现在移动设备和嵌入式系统上的运行能力，支持边缘计算的应用需求。 总体而言, Deep LearnToolbox 提供了一个全面的深度学习框架体系，并涵盖了从网络设计、训练到评估再到部署整个过程中的各个方面。无论是为了入门还是深入研究的目的，这个工具包都是不可或缺的学习与应用资源。
     
  • Learning C++ Through Game Development with Unreal Engine 4.pdf
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    本书通过使用Unreal Engine 4开发游戏的方式，引导读者学习C++编程语言。适合对游戏开发感兴趣的初学者阅读和实践。 这本书讲解了如何利用C++编程语言来开发Unreal Engine 4游戏。
     
  • Enhancing Sepsis Treatment Strategies: Utilizing Deep Reinforcement Learning and Expert Hybrid Approaches
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    本研究探讨利用深度强化学习和专家知识结合的方法优化脓毒症治疗策略，旨在提高治疗效果与患者生存率。 在论文“使用深度强化学习和专家混合改善脓毒症治疗策略”的代码库评论中提到，《表1》中的数据清楚地揭示了幸存者与非幸存者的不平衡问题，这可能导致分类器的预测模型出现偏差。然而，作者并未详细说明他们如何通过应用特定再平衡技术或成本敏感的学习方法来解决这一挑战。 文中提及的数据集被固定划分为75%用于训练和验证，25%留作测试。评论建议可以采用10倍交叉验证以更全面地评估模型性能。此外，《表2》显示作者提出的专家混合（MoE）策略在数值上优于医生、内核及DQN方法的性能，但并未提供相关统计检验来证明这种差异具有显著性。 随机策略在这种情况下会如何表现？是否有一种方式可以衡量这些不同方法之间绩效差距的重要性？ 此外，该论文未提及任何关于其时间效率的信息。具体来说，在训练模型时需要多长时间是一个关键问题。考虑到重症监护病房（ICU）患者治疗方案的即时需求，这样的培训周期对于制定个性化治疗策略而言是否切实可行？众所周知，深度学习和强化学习方法通常因其耗时长而闻名。 综上所述，《表1》中的数据失衡、《表2》中性能差异的重要性以及训练时间问题均是需要进一步探讨的关键点。
     
  • Residual Shrinkage Networks with Deep Learning for Fault Diagnosis.pdf
    优质
    本文提出了一种基于深度学习的残差收缩网络模型，用于机械设备故障诊断，通过实验验证了该方法的有效性和优越性。 Deep Residual Shrinkage Networks for Fault Diagnosis, by Minghang Zhao, Shisheng Zhong, Xuyun Fu, Baoping Tang, and Michael Pecht, Fellow Member of IEEE.