

Sudoku RWKV
簡介 :
Sudoku-RWKV是一個基於RWKV模型的數獨解題工具,它利用深度學習技術來解決數獨問題。這個模型經過專門訓練,能夠處理大量的數獨樣本,具有較高的解題準確率。產品背景信息顯示,該模型在訓練時使用了約2M的數獨樣本,覆蓋了約39.2B的token,參數量大約為12.7M,詞彙量為133,架構為8層,每層320維度。該模型的主要優點是高效率和高準確率,能夠解決任何可解的數獨謎題。
需求人群 :
目標受眾為數獨愛好者、人工智能研究者以及需要數獨解題算法的開發者。數獨愛好者可以通過這個工具快速解決數獨謎題,享受解題的樂趣;人工智能研究者可以研究和改進這個模型,探索深度學習在遊戲和邏輯問題解決中的應用;開發者可以集成這個模型到他們的應用中,提供數獨解題功能。
使用場景
數獨愛好者使用Sudoku-RWKV在線解決高難度數獨謎題。
人工智能研究者使用Sudoku-RWKV模型進行學術研究,探索模型的優化和改進。
移動應用開發者將Sudoku-RWKV集成到他們的數獨遊戲中,提供自動解題功能。
產品特色
- 利用RWKV模型解決數獨謎題:通過運行demo.py或minimum_inference.py文件,用戶可以直接體驗模型的解題能力。
- 生成訓練數據:通過運行generate_sudoku_data.py,用戶可以生成用於訓練模型的數據。
- 模型參數優化:模型包含了對性能有簡單改進的代碼,提升瞭解題效率。
- 支持多種難度的數獨解題:模型能夠處理不同難度級別的數獨,從簡單到複雜。
- 提供模型訓練細節:用戶可以查看模型訓練時使用的超參數和損失曲線圖。
- 模型文件和詞彙表:提供了訓練好的模型文件sudoku_rwkv_20241120.pth以及詞彙表sudoku_vocab.txt。
- 詳細的使用說明和實驗結果:README文件中包含了模型的快速開始指南和實驗結果展示。
使用教程
1. 訪問Sudoku-RWKV的GitHub頁面並克隆或下載項目文件。
2. 確保系統中已安裝Python環境以及所需的依賴庫,如rwkv和tkinter。
3. 運行demo.py或minimum_inference.py文件,輸入數獨謎題的初始佈局,模型將輸出解題過程和結果。
4. 若需要生成訓練數據,運行generate_sudoku_data.py腳本。
5. 查看README文件中的詳細說明和實驗結果,瞭解模型的性能和使用細節。
6. 根據需要修改模型參數或代碼,以適應不同的使用場景。
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