Questo articolo presenta l'implementazione di una rete neurale specializzata nel gioco del tris (tic-tac-toe), addestrata mediante una metodologia innovativa basata sull'enumerazione completa degli stati di gioco. L'approccio supera le limitazioni dei metodi tradizionali di campionamento casuale, garantendo una copertura totale dello spazio delle configurazioni possibili. Struttura della rete neurale La rete implementata utilizza un'architettura feed-forward compatta con 9 neuroni di input, 16 neuroni nel layer nascosto e 9 neuroni di output. I neuroni di input ricevono la rappresentazione numerica dello stato della board (-1, 0, 1 per ciascuna delle 9 caselle), mentre i neuroni di output producono valutazioni numeriche per ogni possibile mossa. Il layer nascosto utilizza 16 neuroni con funzione di attivazione relu per introdurre capacità di apprendimento non-lineare. La rete contiene complessivamente 297 parametri: 144 pesi per le connessioni input-hidden, 16 bi...
