然后，计数循环记录 不同 这将产生 场游戏的棋盘 的游戏状态，以及它们距离获胜或失败的距离，并重复该过程 次。 ，我们将使用这些状态来训练网络，然后再重复该过程。
主动学习循环收集 每场游戏的游戏会话和棋盘状态，为每个动作分配奖励分数，如 数学公式 节点，并馈送 网络学习者 节点使用标记数据更新网络，测试网络，然后等待下一批数据 这将产生 场游戏的棋盘 准备好进行标记和训练。请注意，测试不是学习过程所必需的，而是一种观察模型随时间进展的方法。
主动学习循环是 一种特殊的循环。它允许我们主动从用户那里获取新数据并对其进行标记，以便进一步训练机器学习模型。强化学习可以看作是 主动学习因为这里也必须通过与环境的交互来收集数据。请注意，循环结构中模型端口的递归使用使我们能够不断更新 模型。
代理间游戏会话
在此工作流程中，代理会与自己对战配 芬兰手机号码数据 置的次数。默认情况下，网络会进行 组 场比赛，总共 场比赛。这是 网络门户。 被允许额外玩 组 盘游戏，总共 盘游戏。为了进一步 拥抱人工智能在销售中的作用 改进 ，我们可以调整网络架构或使用不同的奖励函数。
游戏作为 应用程序
我们需要的第二个应用程序是 应用程序。通过 浏 够 达荷美铅矿 轻 览器，用户应该能够与代理对战。为了在 浏览器上部署游戏，我们使用 ，这是 服务器。