文章采集软件(以量化描述一个叫“aideck”的智能软件的程序状态及输出值)

　　文章采集软件(以量化描述一个叫“aideck”的智能软件的程序状态及输出值)

　　文章采集软件本文以第一视角来描述用以量化描述一个叫“aideck”的智能软件的程序状态及输出值。作者陈晓：北京大学工学博士，研究方向包括强化学习、信息检索、连接过滤器及对话系统。最近比较火的“人工智能”（ai）一词往往指类似于像谷歌alphago这样的围棋程序。作者根据之前使用其他工具测试的经验提供了一个用于量化的“aideck”框架。

　　该框架使用定义“当前完成度和未完成度”作为计算的值。定义“当前完成度”指自回归的历史分布情况，并可依据损失函数的实现是否公平调整长度阈值来衡量。“未完成度”作为长度限制。以下给出我们的一个精简算法框架，将其用于aideck软件的测试。使用的框架分为三个主要部分，环境部分、智能部分、策略部分。五个部分合并成一个框架即“五子棋”。

　　五子棋的环境部分使用tensorflow，算法部分使用andrewng提供的attentionnetwork。在整个框架中，有损、无损、带量度累加模块以及分类数据集等。希望在文章发布后，依然可以依据从训练中收获的经验指导修改并测试这个测试框架。使用tensorflow的具体原因有很多，对此略过。智能部分使用pytorch。

　　andrewng的attentionnetwork可以解释为在神经网络中整合输入网络，输出网络和注意力。它是机器学习中的监督学习方法。

　　一、在“5子棋”环境下测试

　　一）构建五子棋aideck测试环境使用rossianimplementation测试平台，同时安装了pytorch和tensorflow。在rossianimplementation中获取和创建一个训练好的五子棋aideck。在tensorflow中创建一个多gpu的模型。

　　二）训练五子棋deck

　　三）分析得分

　　四）量化用tensorflow训练五子棋deck当使用tensorflow进行aideck运行时，我们最关心的是其整体的误差分布情况。我们希望我们的智能算法在运行时去除掉那些占据很高学习率的权重值，将输出值分布给训练集和测试集，这样可以分别处理五子棋历史值（“target”value)、以及和五子棋进行近似训练，以减少经验误差。

　　通过将所有参数都设置为为0，可以得到训练集的误差分布。为了分析得分，我们使用pytorch提供的测试数据集。首先，我们使用pytorch自带的python库来创建包含历史数据的空数据集（setup.py）：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasffromnn.modulesimportfunctionxavier=function([0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,。