Мне пришлось разобраться в теме «нейросети» и «обратного распространения» в процессе работы над этой программой. Я искренне рекомендую каждому попробовать разработать собственную программу обучающую нейросеть игре в «крестики-нолики» ‒ это увлекательное и познавательное занятие! Для начала, я создал нейросеть с использованием библиотеки Python, а именно TensorFlow. Используя обратное распространение, я обучил сеть играть в «крестики-нолики» 3×3. Входной вектор состоял из девяти элементов, каждый из которых представлял определенную клетку доски. Значение 0.01 соответствовало клетке с «ноликом», значение 0.99 ‒ клетке с «крестиком», и значение 0.5 ‒ пустой клетке. Сеть принимала в качестве входного вектора текущее положение игры и использовала обратное распространение для предсказания хода. На выходе получалось новое положение игры после хода нейросети. Цель обучения состояла в том, чтобы нейросеть научилась играть за «нолики» и достигала выигрышных позиций. Мой опыт показал, что обучение нейросети игре в «крестики-нолики» требует большого количества тренировочных данных и итераций обратного распространения. Я собрал набор данных из реальных игр и составил матрицы для обучения и тестирования сети. После обучения нейросеть действительно научилась играть в «крестики-нолики» и выигрывать у меня! Было интересно наблюдать, как она прогнозирует лучшие ходы на основе имеющихся данных. Но я также заметил, что моя нейросеть обладает своей уникальной стилистикой игры.
Как и в любой программе, обучение нейросети требует времени и терпения. Тем не менее, результаты были впечатляющими! Я вполне уверен, что улучшив нейросеть и расширив тренировочные данные, можно добиться еще более высоких результатов.