Привет, меня зовут Алексей, и сегодня я хочу поделиться с вами своим опытом в написании программы, которая обучает нейросеть игре в «крестики-нолики» 3 х 3 с использованием алгоритма обратного распространения ошибки. Перед тем как приступить к созданию программы, я провел некоторые предварительные исследования для лучшего понимания задачи. Я изучил правила игры в «крестики-нолики» и ознакомился с основными принципами работы нейронных сетей и алгоритма обратного распространения ошибки. Для начала, я создал девятимерный вектор, который используется в качестве входных данных для нейросети. В каждой позиции вектора я задал значение 0.01, если в клетке находится «нолик», 0.99 ― если в клетке находится «крестик», и 0.5 ‒ если клетка пуста. Таким образом, нейросеть будет иметь информацию о текущем положении на игровом поле. Следующим шагом было создание архитектуры нейросети. Я решил использовать простую полносвязную нейронную сеть с несколькими скрытыми слоями. Количество нейронов в каждом скрытом слое и количество скрытых слоев ‒ это параметры, которые можно настраивать для достижения оптимальной производительности. Для обучения нейросети использовался алгоритм обратного распространения ошибки. В процессе обучения, нейросеть совершает ход и получает новое положение на игровом поле. Затем, сравнивая полученное положение с желаемым результатом (победа или ничья), вычисляется ошибка и она обратно распространяется через слои нейросети. Веса и смещения нейронов обновляются с целью минимизировать ошибку и повысить производительность.
В процессе разработки программы, я также реализовал функции для определения победителя, проверки наличия свободных клеток и принятия решения о ходе нейросети. Эти функции помогли мне создать полноценную игровую среду, в которой нейросеть может обучаться и совершать ходы.
Каждый этап разработки программы был несколько итеративным. Я старался постоянно тестировать и улучшать свой код, чтобы достичь наилучших результатов. Благодаря этому подходу, я смог создать программу, которая способна обучать нейросеть игре в «крестики-нолики» 3 х 3 с использованием алгоритма обратного распространения ошибки.
В результате, моя нейросеть смогла научиться играть в «крестики-нолики» на высоком уровне. Она успешно распознает текущую ситуацию на игровом поле и принимает оптимальное решение о следующем ходе. Я очень доволен результатами моей работы и уверен, что эта программа может быть полезной для тех, кто хочет научить нейросеть игре в «крестики-нолики».