MCTS + CNN 自对弈强化学习实战总结...的全部评论

感谢分享！这篇实战总结凝练了MCTS+CNN自对弈训练五子棋AI的关键洞见：低sims（30步）靠高轮次（2万轮）和分层标签重分配弥补噪声，双盲期需穿越而非解决，物化D4是破除方位偏置的硬约束，防杀能力取决于value标签的前缀max重分配而非搜索深度，跨轮低学习率会引发隐性退化。所有结论均有实测支撑，极具复现与迁移价值。