ChessAI Deep Learning Chess Move Predictor CNN

Chessai-Deep-Learning-Chess-Move-Predictor-CNN

该存储库包含一个Python项目，该项目使用深度学习模型来预测FEN（Forsyth-Edwards符号）格式的董事会位置的最佳国际象棋动作。该项目利用卷积神经网络（CNN）预测零件类型，目标方形的alpha（列）和目标方形的下一步行动。

概述

该项目包括以下组件：

• 数据预处理以将FEN符号转换为适合深度学习的格式。
• 用于预测零件类型，alpha和目的地平方数的三个独立的深度学习模型。
• 使用国际象棋游戏移动数据集对这些模型进行培训和评估。
• 可以预测给定FEN董事会位置的最佳举措的功能。

要求

要运行此项目，您需要：

• Python 3.x
• TensorFlow和Keras
• Python国际象棋图书馆（ python-chess ）

您可以使用pip和以下命令安装所需的软件包：

 pip install chess tensorflow

用法

1. 将存储库克隆到您的本地计算机。
2. 通过运行各自的培训脚本来训练深度学习模型。
3. 训练后，使用predict_best_move功能来预测给定FEN板位置的最佳动作。

 fen_board = 'r1bqkbnr/ppp2ppp/2n5/3Bp3/4P3/5Q2/PPPP1PPP/RNB1K1NR b KQkq - 0 1'
best_move = predict_best_move ( fen_board )
print ( "Best next move:" , best_move )

模型文件

可以根据要求在[email protected]上提供经过训练的型号（prips_model.h5，alpha_model.h5和number_model.h5）。

随意探索和增强该项目，以进行国际象棋移动预测和分析。愉快的编码！