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Alpha beta Pruning的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學
Alpha beta Pruning的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦布留川英一寫的 強化式學習：打造最強 AlphaZero 通用演算法 和Nowakowski, Richard (EDT)的 More Games of No Chance都 可以從中找到所需的評價。
另外網站What is Alpha Beta Pruning in Artificial Intelligence? | Edureka也說明：Alpha Beta Pruning is all about reducing the size (pruning) of our search tree. While a brute-force approach is an easier approach to use, it ...
這兩本書分別來自旗標 和所出版 。
國立臺灣大學 資訊工程學研究所 薛智文、徐讚昇所指導 林欣儀的 電腦暗棋機率型節點搜尋及相關問題之研究 （2021），提出Alpha beta Pruning關鍵因素是什麼，來自於電腦對局、電腦暗棋、alpha-beta剪枝、機率型節點搜尋、機率型遊戲。
而第二篇論文國立臺中教育大學 資訊工程學系 黃國展所指導 陳秉均的 基於遊戲樹搜尋與神經網路設計電腦暗棋程式之研究 （2021），提出因為有 AlphaZero、暗棋、殘局庫、蒙地卡羅樹搜尋法、阿爾法與貝塔剪枝搜尋法、神經網路的重點而找出了 Alpha beta Pruning的解答。
最後網站Alpha-Beta Pruning: Algorithm and Analysis則補充：Alpha -beta pruning is the standard searching procedure used for 2-person perfect-information zero sum games. Definitions: • A position p.
強化式學習：打造最強 AlphaZero 通用演算法
為了解決Alpha beta Pruning 的問題，作者布留川英一 這樣論述：
人工智慧的發展就是要讓電腦具備獨立思考的能力，而強化式學習(Reinforcement Learning)就是訓練 AI 如何決策的一套方法，是最具產業發展潛力的熱門技術，可以有效解決生活中許多難以突破的問題，包括產業自動化、自動駕駛、電玩競技遊戲以及機器人等。 Deepmind 將強化式學習應用於開發圍棋 AI 上，打造出 AlphaGo，並連續擊敗李世乭、柯潔等世界第一流的圍棋高手，這段情節想必你並不陌生。而接續發展出來的 AlphaZero 不僅實力更強大，而且不侷限於單一棋類，可以從零開始訓練、不需要人類棋譜，被視為是 AGI 通用式人工智慧，震撼了整個
AI 產業界。 以強化式學習為主幹的 AlphaZero 雖然備受矚目，但對於多數讀者而言，要讀懂 AlphaZero 的論文並不容易，而且論文中並未公開程式碼，紙上談兵就要了解相關細節實在難如登天，本書將透過實作帶您揭開 AlphaZero 神秘的面紗。不用棋譜 (訓練資料) 怎麼進行訓練？強化式學習在 AlphaZero 扮演甚麼角色？為甚麼一套演算法可以適用不同規則的棋類或遊戲？論文沒有講清楚的都在這裡！ 在這本書中，你將學到： ● 從深度學習開始，打下紮實基礎，包括 Artificial Neural Network、CNN、ResNet。 ● 各類強化式學習演算法
的精髓，包括：ϵ-Greedy、UCB1、Policy Gradient、Q-Learning、SARSA、Deep Q-Network (DQN)。 ● 理解人工智慧中做出最優決策的方法 - 賽局樹演算法，包括 Minimax Algorithm、Alpha-beta Pruning、Monte Carlo method、Monte Carlo tree search。 ● 用 Python 實作 AGI 通用演算法 - AlphaZero，只需修改規則就能稱霸井字遊戲、四子棋、黑白棋、動物棋等不同遊戲。 本書特色 強化式學習有多強，用 Python 實作見真章！ Al
phaZero 結合了深度學習、強化式學習和賽局樹演算法，背後涉及了許多相關技術，網路上雖然可以找到不少討論或教學文章，但內容多半只是原始論文的隻字片段，實作細節也交代不清楚，對於有心了解 AlphaZero 核心技術的讀者來說幫助很有限，往往只是越看越模糊，也不知道誰說得對。 本書以大量圖說、實例詳細說明 AlphaZero 各種相關的演算法，在實作的過程中，你可以親自與 AI 互動，實際體驗 AI 從零開始逐漸累積實力的過程，確實了解強化式學習跳脫人類思維所做的每一步決策，釐清演算法的每一個細節。全書內容經過施威銘研究室監修，只要遇到比較複雜的演算法或程式邏輯，小編都會額外補充，講不
清楚就加上圖解，再不清楚就手算一遍，一頁一頁秀給你看，保證一定讓你看得懂、做得到。 ● 以大量圖說、實例 、示意圖帶你高效學習書中的演算法 ，程式碼都有詳細的註解說明 ● 深度學習、強化式學習、賽局樹等各種相關演算法逐一解析、詳細說明 ● 活用 Google 免費的 Colab 雲端開發環境，並提供線上更新操作手冊 ，包括連線時間限制的處理以及 GPU/TPU 的使用說明 ● 從 AlphaGo、AlphaGo Zero 到 AlphaZero，原始演算法和模型架構剖析 ● 一步一步解說如何將遊戲規則轉換為程式邏輯，學習賽局資料的預處理程序 ● 提供預訓練好的現成模型
，立即套用、馬上對戰 ，幫你節省動輒 20 小時以上的訓練時間
電腦暗棋機率型節點搜尋及相關問題之研究
為了解決Alpha beta Pruning 的問題，作者林欣儀 這樣論述：
在過去幾十年裡，人工智慧在對局領域取得了長足的進步。其中帶有隨機因素的對局遊戲也成為一個重要的子領域。而暗棋可以翻棋子的獨特玩法所產生的機率行為，對於電腦來說是設計時的一大挑戰。本篇論文將進行電腦暗棋程式的相關研究，並且對暗棋中的機率型節點的搜尋提供一些改進的策略。我們將基於alpha-beta搜尋實作暗棋程式，並根據棋種之間的競爭關係設計審局函數。在搜尋機率型節點時，我們採用star搜尋演算法進行剪枝，最後發現star2搜尋演算法在預先探測時，若搭配好的排序可以大幅降低搜尋時間、減少搜尋節點，並且擁有較好的戰績。
More Games of No Chance
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為了解決Alpha beta Pruning 的問題，作者Nowakowski, Richard (EDT) 這樣論述：
This book is a state-of-the-art look at combinatorial games, that is, games not involving chance or hidden information. It contains a fascinating collection of articles by some of the top names in the field, such as Elwyn Berlekamp and John Conway, plus other researchers in mathematics and computer
science, together with some top game players. The articles run the gamut from new theoretical approaches (infinite games, generalizations of game values, 2-player cellular automata, Alpha-Beta pruning under partial orders) to the very latest in some of the hottest games (Amazons, Chomp, Dot-and-Boxe
s, Go, Chess, Hex). Many of these advances reflect the interplay of the computer science and the mathematics. The book ends with an updated bibliography by A. Fraenkel and an updated and annotated list of combinatorial game theory problems by R. K. Guy.
基於遊戲樹搜尋與神經網路設計電腦暗棋程式之研究
為了解決Alpha beta Pruning 的問題，作者陳秉均 這樣論述：
電腦對局(如西洋棋、象棋、圍棋等)在人工智慧的研究上具有長遠的歷史與重大意義，暗棋也是其中一個典型的例子，並且是國內外電腦對局競賽中的常見項目。除此之外，暗棋還具有前述西洋棋、象棋、圍棋等棋類對局所沒有的隨機性，使其遊戲樹搜尋的複雜度及對局程式開發的難度大幅增加。本篇論文呈現我們開發一個電腦暗棋程式，並持續改良以增進棋力的過程與相關探討。我們的電腦暗棋程式曾分別在電腦奧林匹亞競賽 2020 與 2022 年，以及台灣電腦對局學會 2022 年競賽的暗棋項目中獲得過第三名的成績。我們的程式首先實作了電腦對局領域中目前最常被使用的最佳實務技術，包括阿爾法與貝塔剪枝遊戲樹搜尋法、蒙地卡羅樹搜尋法、
審局函數、同型表、殘局庫、平行處理等。以此為基礎，我們接著嘗試引進AlphaZero 的強化學習技術來進一步提升程式的棋力。實際對局的結果顯示基於AlphaZero 的程式相比於只使用蒙地卡羅樹搜尋法的版本的確能有效進一步提升勝率。除此之外，我們亦將神經網路技術與殘局庫的概念結合，訓練出一個可以替代傳統殘局庫的神經網路模型，在擁有高準確度的同時，只需相對更小的空間需求。我們論文中所提出的這兩個方法除了可以獨自運用之外，亦能彼此整合成一個更為強化的方法，實驗結果顯示能夠達到更高的勝率。