হ্যাঁ. এটা সম্ভব।
প্রশ্নের ওভারভিউ
সিস্টেমের নকশা লক্ষ্যটি কার্ড গেম প্লেিং ইঞ্জিনের সাথে একযোগে এক বা একাধিক কৃত্রিম নেটওয়ার্ক নিযুক্ত করে একটি বিজয়ী কৌশলগত সুবিধা অর্জন করবে বলে মনে হচ্ছে।
প্রশ্নটি মরজেন্সটার্ন এবং ভন নিউউম্যানস গেম থিওরিতে বর্ণিত গেম-খেলার মূল বিষয়গুলি সম্পর্কে সাধারণ সচেতনতা দেখায় ।
- গেম-প্লে চলাকালীন নির্দিষ্ট পয়েন্টগুলিতে কোনও খেলোয়াড়ের একটি চাল চালানো দরকার হতে পারে।
- গেমের নিয়ম অনুসারে মুভ অপশনগুলির একটি ফাইন সেট রয়েছে।
- পদক্ষেপ বাছাইয়ের জন্য কিছু কৌশল অন্যান্য কৌশলগুলির চেয়ে একাধিক গেমের খেলায় উচ্চতর জয়ের রেকর্ড তৈরি করে।
- গেম-প্লে কৌশলগুলি তৈরি করার জন্য একটি কৃত্রিম নেটওয়ার্ক নিযুক্ত করা যেতে পারে যা প্রায়শই বিজয়ী হয় যে এলোমেলো পদক্ষেপ নির্বাচন।
গেম-প্লে এর অন্যান্য বৈশিষ্ট্যগুলি যেমন সুস্পষ্ট হতে পারে বা নাও হতে পারে।
- প্রতিটি মুভ পয়েন্টে একটি গেম স্টেট থাকে, যা গেম-প্লে সাফল্যের উন্নতিতে জড়িত কোনও উপাদান দ্বারা প্রয়োজনীয়।
- কার্ড গেমগুলিতে প্রতিপক্ষ কখন ধাপ্পা দেবে তা না জানার পাশাপাশি, শিফल्ड কার্ডগুলির গোপন ক্রমটি ভার্চুয়াল প্লেয়ারের সমতুল্য পদক্ষেপগুলির সাথে পরিচিত হতে পারে যার আনুমানিক এলোমেলোতা।
- তিন বা ততোধিক প্লেয়ার গেমসে অংশীদার বা সম্ভাব্য অংশীদারদের সংকেত যে কোনও সময়ে বিজয়ী গেম কৌশল নির্ধারণে জটিলতার একটি উপাদান যুক্ত করতে পারে। সম্পাদনাগুলির উপর ভিত্তি করে, এই গেমটির এমন জটিলতা রয়েছে বলে মনে হয় না।
- ভয় দেখানোর মতো মানসিক কারণগুলি গেম-প্লে জয়ের ক্ষেত্রেও ভূমিকা নিতে পারে। ইঞ্জিন প্রতিপক্ষের কাছে কোনও মুখ উপস্থাপন করে কিনা তা অজানা, তাই এই উত্তরটি এড়িয়ে যাবে।
সাধারণ পদ্ধতির ইঙ্গিত
ইনপুট এবং আউটপুট উভয়ই ম্যাপিংয়ের জন্য একটি সাধারণ পন্থা রয়েছে তবে স্ট্যাক এক্সচেঞ্জের উত্তরে ব্যাখ্যা করার মতো অনেক কিছুই রয়েছে। এগুলি মাত্র কয়েকটি প্রাথমিক নীতি।
- যে মডেলিং স্পষ্টভাবে করা যায় তার সবই করা উচিত। উদাহরণস্বরূপ, যদিও কোনও কৃত্রিম নেট তাত্ত্বিকভাবে কার্ডগুলি গণনা করতে শিখতে পারে (প্রতিটি কার্ডের সম্ভাব্য জায়গাগুলির উপর নজর রাখা), একটি সাধারণ গণনা অ্যালগরিদম এটি করতে পারে, সুতরাং পরিচিত অ্যালগরিদম ব্যবহার করুন এবং সেই ফলাফলগুলি কৃত্রিম নেটওয়ার্কে ফিড করুন ইনপুট.
- অনুকূল আউটপুট সাথে সম্পর্কিত যে কোনও তথ্য ইনপুট হিসাবে ব্যবহার করুন, তবে ইনপুট হিসাবে ব্যবহার করবেন না এমন কোনও তথ্য যা সম্ভবত সর্বোত্তম আউটপুটটির সাথে সম্পর্কিত হতে পারে না।
- প্রশিক্ষণের সময় এবং স্বয়ংক্রিয় গেম-প্লে চলাকালীন উভয়ই ইনপুট ভেক্টরে অপ্রয়োজনীয় হ্রাস করতে ডেটা এনকোড করুন বিমূর্ততা এবং সাধারণীকরণ এ অর্জনের দুটি সাধারণ উপায় achie বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশনটি বিমূর্ত বা সাধারণকরণের জন্য সরঞ্জাম হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি ইনপুট এবং আউটপুট উভয়ই করা যায়। একটি উদাহরণ হ'ল, যদি এই গেমটিতে, জে> 10 একইভাবে এ, কে, কে> কিউ, প্রশ্ন> জ এবং 10> 9 হয়, তবে কার্ডগুলি 2 থেকে 14 বা 0 এর মাধ্যমে 12 দ্বারা পূর্ণসংখ্যা হিসাবে এনকোড করে একটি বিয়োগ। চারটি পাঠ্য স্ট্রিংয়ের পরিবর্তে স্যুটগুলিকে 0 থেকে 3 হিসাবে এনকোড করুন।
চিত্রের স্বীকৃতি দেওয়ার কাজটি কেবল প্রত্যক্ষভাবে সম্পর্কিত, কার্ড ব্যবহারের চেয়ে সরাসরি খেলা খেলার খেলার থেকে আলাদা, যদি না আপনাকে ভিজ্যুয়াল চিত্র থেকে কার্ডগুলি সনাক্ত করার প্রয়োজন হয়, তবে অন্যান্য খেলোয়াড়রা কীভাবে চালনার জন্য বেছে নিয়েছে তা দেখার জন্য এলএসটিএম প্রয়োজন হতে পারে। বিজয়ী কৌশলগুলি শেখা সম্ভবত এমএলপি বা আরএনএন ডিজাইনগুলি থেকে বা তাদের ডেরাইভেটিভ কৃত্রিম নেটওয়ার্ক ডিজাইনের থেকে সম্ভবত উপকৃত হবে।
একটি কৃত্রিম নেটওয়ার্ক কী করবে এবং প্রশিক্ষণের উদাহরণ
এই ধরণের কৃত্রিম নেটওয়ার্কগুলির প্রাথমিক ভূমিকা উদাহরণ ডেটা থেকে কোনও ফাংশন শিখতে হয়। আপনার যদি বাস্তব গেমগুলির সরানোর ক্রম থাকে তবে এটি আপনার প্রকল্পের জন্য একটি দুর্দান্ত সম্পদ। তাদের মধ্যে একটি খুব বড় সংখ্যক প্রশিক্ষণের জন্য খুব সহায়ক হবে।
আপনি উদাহরণগুলি কীভাবে সাজিয়েছেন এবং কীভাবে এবং কীভাবে আপনি সেগুলি লেবেল করেছেন তা বিবেচনার জন্য উপযুক্ত, তবে কার্ড গেমের নিয়ম ছাড়াই কোনও নির্ভরযোগ্য দিকনির্দেশ দেওয়া কঠিন। অংশীদার রয়েছে কিনা, এটি স্কোর ভিত্তিক কিনা, কোনও বিজয়ের দিকে এগিয়ে যাওয়ার সংখ্যা কিনা এবং এক ডজন অন্যান্য কারণ সেগুলি সিদ্ধান্ত নিতে প্রয়োজনীয় দৃশ্যের পরামিতি সরবরাহ করে।
আরো শিখো
আমি যে প্রধান পরামর্শটি দিতে পারি তা হ'ল ওয়েবে খুব বেশি সাধারণ নিবন্ধগুলি পড়া না, তবে কয়েকটি বই এবং কিছু কাগজপত্র যা আপনি উপরের বিষয়গুলি বুঝতে পারবেন তা পড়ুন। তারপরে আপনি ডাউনলোড করতে পারেন এমন কিছু কোড সন্ধান করুন এবং পরিভাষাটি ভালভাবে বোঝার পরে আপনি কী ডাউনলোড করবেন তা বোঝার চেষ্টা করুন।
এর অর্থ বইয়ের সন্ধান এবং একাডেমিক অনুসন্ধানগুলি আপনাকে সাধারণ ওয়েব অনুসন্ধানের চেয়ে সঠিক দিকে চালিত করতে পারে। সাধারণ ওয়েব স্পেসে হাজার হাজার পোজার রয়েছে, এআই নীতিগুলি বড় সংখ্যক ত্রুটি সহ ব্যাখ্যা করে। বই এবং একাডেমিক নিবন্ধ প্রকাশকরা তাদের লেখকদের যথাযথ অধ্যবসায়ের দাবি করছেন।