Tic-tac-toe Evo
Her maçı öğrenerek yavaş yavaş daha iyi olacak.
Oyun Bilgisi
Advertisement
Oyun Tanımı
Android Uygulama Analizi Ve İncelemesi: Tic-tac-toe Evo, happyclam Tarafından Geliştirildi. Masa Oyunları Kategorisinde Listelenmiştir. Mevcut Sürüm 1.4.5'dur, 10/10/2018 'De Güncellenir. Google Play: Tic-tac-toe Evo'daki Kullanıcılara Göre: Tic-tac-toe Evo. 100'Den Fazla Kurulum Elde Edildi. Tic-tac-toe Evo Şu Anda 2 Incelemesi, Ortalama Derecelendirme 5.0 Yıldız Var
Othello and chess program is sometimes referred to as the AI (artificial intelligence). Many of them choose the best move using the evaluation function, the look-ahead function, and the computing power of the computer. This way is to say brute force rather than intelligence.This program (Tictactoe Evo) will determine the move like shake the dice without the evaluation function and the look-ahead function, but would be given a reward if win, fined if lose after the match. Tic-tac-toe Evo would be choose the best move by repeating this procedure.
This is referred to as the evolutional algorithm.
- Machine Learning
- It expressed in the degree of evolution from "H. pylori" to "human beings".
- Better player, evolution will be accelerated.
- Supported one player gameplay.
- Starting first (X), starting second (O) will be determined at random.
I will not give in to such a H. pylori!
for PC: https://happyclam.github.io/tictactoe-evo/
Şu Anda 1.4.5 Sürümünü Sunuyoruz. Bu En Son, En Optimize Edilmiş Versiyonumuz. Birçok Farklı Cihaz Için Uygundur. Ücretsiz Indir, Google Play Store'dan Veya Barındırdığımız Diğer Sürümlerden Doğrudan Apk. Ayrıca, Kayıt Olmadan Indirebilirsiniz Ve Giriş Gerekmez.
Samsung, Xiaomi, Huawei, Oppo, Vivo, Motorola, LG, Google, OnePlus, Sony, Tablet ... Için Çok Fazla Seçenekle 2000+'dan Daha Fazlası Mevcut Cihazlarımız Var, Cihazınıza Uyan Oyunları Veya Yazılımları Seçmeniz Kolaydır.
Google App Store'daki Cihazınızın Yanından Herhangi Bir Ülke Kısıtlaması Veya Herhangi Bir Kısıtlama Varsa Kullanışlı Olabilir.
Ne Var Ne Yok
Restored how to give rewards during reinforcement learning.
