深度學習風行天下，起始於圍棋軟體 alphago 的成功。
從遊戲軟體開發中學習 deep learning，可以適當避開深度學習理論的繁難晦澀、枯燥乏味，值得一試。
alphago 有著名垂青史的赫赫功績，但也有其難免的弱點。它的學習方法屬於有監督學習，需要海量標註資料，不僅使得開發成本居高，並且學習者難有充足資料可用。
alphago zero 的學習方法屬於無監督學習，人們只需給出解題的基本規則，無須提供具體資料。alphago zero 是自學成材。
不過，alphago zero 的自學訓練，對硬體效能要求極高，學習者若要嘗試實驗，需先投入大量資金購置高檔計算機裝置。
比較好的辦法，是選用與 alphago zero 功能原理相近的軟體作為替代。我推薦 blanyal 的作品 alpha-zero。它有3個遊戲，但我只會玩其中的 tictactoe，知道它的規則邏輯，所以選擇它當作學習物件。
嘗試訓練程式，我是這樣做的：
建立目錄 tictactoe，拷入源程式包中第一級目錄下的全部 8 個.py 檔案，和第二級目錄 tic_tac_toe
建立目錄 tictactoe\data
開啟 config.py，修改其中的 2 句
開啟 main.py，刪除其中 2 句
命令列執行：python main.py
程式執行 9 分多鐘，完成網路訓練。源程式通過基本體檢。
後又訓練 1 次，用時約 30 分鐘，對弈結果平局，訓練成功。
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