典型文献
二打一游戏拆牌算法研究
文献摘要：
为模拟人类玩家在二打一打牌过程中的拆牌规律,提出了基于深度神经网络的拆牌训练,采用基于深度学习的序列标注方法,使用大量经过标注的实战数据,采用BILSTM-CRF网络构建手牌拆牌识别网络,实现了对二打一初始手牌的拆牌目标.实验结果表明:该模型在原始数据中产生了良好的训练效果,在测试集上的准确率达到89.16％,在与传统的手牌拆分方法进行比较后印证了该方法的可靠性,为进一步对二打一初始手牌的难度评估提供了保障,也为其他非完全信息牌类博弈的手牌拆分方法提供了借鉴.
文献关键词：
二打一;拆牌算法;深度学习;序列标注
中图分类号：
作者姓名：
乔秀明;黄文杰;李淑琴
作者机构：
北京信息科技大学 计算机学院, 北京 100101;感知与计算智能联合实验室, 北京 100101
文献出处：
引用格式：
[1]乔秀明;黄文杰;李淑琴-.二打一游戏拆牌算法研究)[J].重庆理工大学学报,2022(12):170-176
A类：
二打一,拆牌算法
B类：
算法研究,拟人,玩家,一打,打牌,深度神经网络,序列标注,标注方法,实战,BILSTM,CRF,网络构建,识别网络,原始数据,训练效果,测试集,拆分,较后,难度评估,全信息
AB值：
0.414223
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