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Sudoku RWKV
Sudoku RWKV
目标受众为数独爱好者、人工智能研究者以及需要数独解题算法的开发者。数独爱好者可以通过这个工具快速解决数独谜题，享受解题的乐趣；人工智能研究者可以研究和改进这个模型，探索深度学习在游戏和逻辑问题解决中的应用；开发者可以集成这个模型到他们的应用
#数独#RWKV模型#深度学习#Python#数独解题普通产品开源
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产品介绍
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简介
Sudoku-RWKV是一个基于RWKV模型的数独解题工具，它利用深度学习技术来解决数独问题。这个模型经过专门训练，能够处理大量的数独样本，具有较高的解题准确率。产品背景信息显示，该模型在训练时使用了约2M的数独样本，覆盖了约39.2B的token，参数量大约为12.7M，词汇量为133，架构为8层，每层320维度。该模型的主要优点是高效率和高准确率，能够解决任何可解的数独谜题。
截图
产品特色
- 利用RWKV模型解决数独谜题：通过运行demo.py或minimum_inference.py文件，用户可以直接体验模型的解题能力。
- 生成训练数据：通过运行generate_sudoku_data.py，用户可以生成用于训练模型的数据。
- 模型参数优化：模型包含了对性能有简单改进的代码，提升了解题效率。
- 支持多种难度的数独解题：模型能够处理不同难度级别的数独，从简单到复杂。
- 提供模型训练细节：用户可以查看模型训练时使用的超参数和损失曲线图。
- 模型文件和词汇表：提供了训练好的模型文件sudoku_rwkv_20241120.pth以及词汇表sudoku_vocab.txt。
- 详细的使用说明和实验结果：README文件中包含了模型的快速开始指南和实验结果展示。
使用教程
1. 访问Sudoku-RWKV的GitHub页面并克隆或下载项目文件。
2. 确保系统中已安装Python环境以及所需的依赖库，如rwkv和tkinter。
3. 运行demo.py或minimum_inference.py文件，输入数独谜题的初始布局，模型将输出解题过程和结果。
4. 若需要生成训练数据，运行generate_sudoku_data.py脚本。
5. 查看README文件中的详细说明和实验结果，了解模型的性能和使用细节。
6. 根据需要修改模型参数或代码，以适应不同的使用场景。
流量来源
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