标签： neural-network coordinates feature-selection
在他的出版物“Giraffe: Using Deep Reinforcement Learning to Play Chess”中，Matthew Lai写道将国际象棋比赛的位置表示为棋子及其坐标列表，而不是使用传统的方法来表示每个64块棋盘的12个二进制值用于缺席/存在一块。 作为一个例子，他给出了：
image of table
但是如何从神经网络中的软件角度实现像“b7”这样的位置编码呢？对于一个片段的每个位置具有两个输入神经元的方法是x和y从1-8变化，例如， 2和7对于“b7”太天真了？有更好的解决方案吗？
