使用DQN构建国际象棋代理
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内容提要
我实现了一个基于DQN的国际象棋代理，熟悉了环境并创建了自定义包装器，使用kaggle_environments和Chessnut库。将FEN格式转换为8x8矩阵表示棋盘状态，并设计了奖励策略。构建了简单的DQN神经网络，使用卷积层处理输入。尽管模型表现不佳，但我对DQN有了更深入的理解。
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关键要点
- 实现了一个基于DQN的国际象棋代理。
- 使用kaggle_environments库和Chessnut库熟悉环境并创建自定义包装器。
- 将FEN格式转换为8x8矩阵表示棋盘状态。
- 设计了奖励策略，给出积极和消极的奖励。
- 构建了简单的DQN神经网络，使用卷积层处理输入。
- 尽管模型表现不佳，但对DQN有了更深入的理解。
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