ChessAI Deep Learning Chess Move Predictor CNN

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該存儲庫包含一個Python項目，該項目使用深度學習模型來預測FEN（Forsyth-Edwards符號）格式的董事會位置的最佳國際象棋動作。該項目利用卷積神經網絡（CNN）預測零件類型，目標方形的alpha（列）和目標方形的下一步行動。

概述

該項目包括以下組件：

• 數據預處理以將FEN符號轉換為適合深度學習的格式。
• 用於預測零件類型，alpha和目的地平方數的三個獨立的深度學習模型。
• 使用國際象棋遊戲移動數據集對這些模型進行培訓和評估。
• 可以預測給定FEN董事會位置的最佳舉措的功能。

要求

要運行此項目，您需要：

• Python 3.x
• TensorFlow和Keras
• Python國際象棋圖書館（ python-chess ）

您可以使用pip和以下命令安裝所需的軟件包：

 pip install chess tensorflow

用法

1. 將存儲庫克隆到您的本地計算機。
2. 通過運行各自的培訓腳本來訓練深度學習模型。
3. 訓練後，使用predict_best_move功能來預測給定FEN板位置的最佳動作。

 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

可以根據要求在[email protected]上提供經過訓練的型號（prips_model.h5，alpha_model.h5和number_model.h5）。

隨意探索和增強該項目，以進行國際象棋移動預測和分析。愉快的編碼！