我有一个前馈神经网络，他的目标是学习如何玩游戏（例如，连接4）。我想通过与自己玩游戏来训练我的神经网络。
我的问题是，我不知道如何训练我的神经网络。如果我有另一个好的算法可以确定给定板的最佳移动，那么在我看来，这会更容易，但是我不想使用这种方式。
因此，我不知道一个举动是否是一个好举动，我只知道哪个玩家赢了（神经网络同时赢得了两个玩家，但我知道是第一个还是第二个玩家赢了），而且这些举动也发挥了作用在比赛中。
此刻，我在Go中编写了一个程序来初始化神经网络，可以检查连接4板是否获胜，根据该板计算神经网络的输出，然后可以与神经网络进行对抗，或者让它与自己抗衡。对我来说，我只需要一个在比赛结束时训练我的神经网络的功能？我做了什么：https : //github.com/Julien2313/connectFour
要将神经网络（或实际上是任何有监督的学习方法）用于自主游戏，您需要确定算法可以学习的数值或分类值。
一种可能的解决方案是将游戏状态映射到动作。另一个方法是将游戏状态映射为得分。但是在某些游戏中，可能无法学习这些内容（Connect 4没有分数），或者可能无法轻松获得数据。在这种情况下，不能（或至少不应）使用监督学习算法。
存在另一个称为“强化学习”的机器学习框架，该框架可以非常优雅地处理此问题。您可以训练算法来选择整个游戏中的移动（或动作），而不是提供带有标记数据的神经网络，如果算法（代理）获胜，则仅提供1；如果代理丢失，则提供-1。
Q-Learning是此框架中最受欢迎的算法（尽管可能不是最好的）。实际上，将Q学习与深度神经网络相结合来玩具有挑战性的游戏是很常见的。这与Google的Deepmind（包括David Silver）在Go上击败Lee Sedol的设置大致相同。
我建议对Richard Sutton的《强化学习：简介》进行研究，以了解更多有关该主题的知识，但是对于更快的学习体验，Wikipedia的Q学习文章可能就足够了。
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