Tic-tac-toe Evo
Είναι noughts ότι σταδιακά θα είναι καλύτερα μαθαίνοντας κάθε αγώνα.
Πληροφορίες Παιχνιδιού
Advertisement
Περιγραφή Παιχνιδιού
Ανάλυση Εφαρμογών Android: Tic-tac-toe Evo, Που Αναπτύχθηκε Από Το happyclam. Που Αναφέρονται Στην Κατηγορία Επιτραπέζια Παιχνίδια. Η Τρέχουσα Έκδοση Είναι 1.4.5, Ενημερωμένη Στις 10/10/2018 . Σύμφωνα Με Τις Αναθεωρήσεις Των Χρηστών Στο Google Play: Tic-tac-toe Evo. Επιτυγχάνονται Πάνω Από 100 Εγκαταστάσεις. Το Tic-tac-toe Evo Έχει Σήμερα 2 Κριτικές, Μέση Βαθμολογία 5.0 Αστέρια
Το πρόγραμμα Othello και σκακιού αναφέρεται μερικές φορές ως AI (τεχνητή νοημοσύνη). Πολλοί από αυτούς επιλέγουν την καλύτερη κίνηση χρησιμοποιώντας τη λειτουργία αξιολόγησης, τη λειτουργία εμφάνισης και την υπολογιστική ισχύ του υπολογιστή. Με αυτόν τον τρόπο είναι να πούμε ότι η βίαιη δύναμη και όχι η νοημοσύνη.Αυτό το πρόγραμμα (Tictactoe Evo) θα καθορίσει την κίνηση όπως το κούνημα των ζαριών χωρίς τη λειτουργία αξιολόγησης και τη λειτουργία εμφάνισης, αλλά θα λάβει μια ανταμοιβή εάν κερδίσει, πρόστιμο αν χάσει μετά τον αγώνα. Το Tic-Tac-Toe Evo θα επιλέξει την καλύτερη κίνηση επαναλαμβάνοντας αυτή τη διαδικασία. gameplay.
- ξεκινώντας πρώτα (x), ξεκινώντας το δεύτερο (o) θα καθοριστεί τυχαία.
Δεν θα δώσω σε ένα τέτοιο h. pylori!
για PC: https://happyclam.github.io/tictactoe-evo/
Προσφέρουμε Επί Του Παρόντος Την Έκδοση 1.4.5. Αυτή Είναι Η Τελευταία, Πιο Βελτιστοποιημένη Έκδοση Μας. Είναι Κατάλληλο Για Πολλές Διαφορετικές Συσκευές. Δωρεάν Λήψη Απευθείας Apk Από Το Google Play Store Ή Άλλες Εκδόσεις Που Φιλοξενούμε. Επιπλέον, Μπορείτε Να Κατεβάσετε Χωρίς Εγγραφή Και Δεν Απαιτείται Σύνδεση.
Έχουμε Περισσότερες Από 2000+ Διαθέσιμες Συσκευές Για Samsung, Xiaomi, Huawei, Oppo, Vivo, Motorola, LG, Google, OnePlus, Sony, Tablet ... Με Τόσες Πολλές Επιλογές, Είναι Εύκολο Για Εσάς Να Επιλέξετε Παιχνίδια Ή Λογισμικό Που Ταιριάζουν Στη Συσκευή Σας.
Μπορεί Να Έρθει Χρήσιμο Εάν Υπάρχουν Περιορισμοί Χώρας Ή Περιορισμοί Από Την Πλευρά Της Συσκευής Σας Στο Google App Store.
Τι Νέο Υπάρχει
Restored how to give rewards during reinforcement learning.
