中国象棋 AI：神经网络最佳选择

中国象棋是一种具有固定规则和策略的棋类游戏，因此适合使用深度强化学习 (Deep Reinforcement Learning) 算法来训练神经网络。该算法能够通过与环境的交互，学习到最优的决策策略。此外，卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks) 也可以用来处理棋盘上的图像信息，以帮助神经网络更好地理解棋盘状态。在中国象棋中，还可以使用递归神经网络 (Recurrent Neural Networks) 来处理游戏的历史记录，以更好地理解对局的状态和趋势。