深度强化学习与围棋（DRL-Go）

深度强化学习（DRL）是机器学习的一个分支，它结合了深度学习与强化学习，使得机器能够在没有人类指导的情况下学习完成复杂的任务。在本教程中，我们将探讨如何使用深度强化学习来训练围棋AI。

章节概览

DRL-Go结合了深度学习与围棋，旨在创建能够自我学习的围棋AI。通过深度学习，AI可以学习到复杂的围棋策略和模式。

在进行DRL-Go研究之前，我们需要搭建一个围棋环境。一个常用的环境是gym-go，它是一个基于gym的围棋环境。

pip install gym-go

策略网络用于生成围棋的走法。它通常由一个深度神经网络构成，能够根据当前的棋盘状态输出下一个可能的走法。

价值网络用于评估棋盘状态的好坏。它同样由一个深度神经网络构成，能够根据当前的棋盘状态输出一个数值，表示该状态的价值。

在训练DRL-Go时，我们需要定义一个奖励函数，让AI能够学习如何优化其策略。训练完成后，我们通过评估函数来评估AI的表现。

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