论文：

https://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=dba68ff4f67c98a046754cf804cf1d7e&site=xueshu_se

代码：

https://github.com/junxiaosong/AlphaZero_Gomoku

理解：

0.应用领域：完美信息零和博弈，但是可以不对称规则，位置相关规则，表述更加丰富

1.将应用在围棋领域的alphago zero拓展到了象棋和将棋领域，围棋表述和输出相对简单，因为表述是布尔的，输出只有位置信息，而象棋要复杂一些，使用了如下方法：

2.训练的时候不再使用55%的胜率替代原有网络，而是持续迭代更新一个网络，最后输出最后一个网络。

3.针对不同的游戏损失函数，网络结构是一致的，不同在于输入输出的结构。

上面为可能的结构。

输入分为两种，分别为binary planes 和real-valued。

论文中描述： Counts are represented by a single real-valued input（计数由单个实值输入表示），other input features are represented by a one-hot encoding using the specified number of binary input planes（其他输入特征由使用指定数量的二进制输入平面的单热编码表示）

所以网络的结构应该也有变化，添加了实值输入的头。

4.输出

这些棋类的动作相对简单，只需要选择一个棋子，然后给一个合法的空间坐标就行，所以都是根据对应起来的规则，使用n*m*l的方式作为输出，n，m为棋盘的长宽，l用不同的层表示不同的棋子和对应的动作位置。