Можно ли использовать нейронные сети для максимизации выхода, не зная ожидаемого результата?
В настоящее время я занимаюсь исследованием теории комбинаторных игр и пытаюсь разработать искусственный интеллект с использованием нейронной сети. Мой первоначальный подход к этому состоял бы в том, чтобы взять статистику игры и использовать ее в качестве входных данных, и обучить мою нейронную сеть разрабатывать оптимальную конфигурацию веса для этих входных данных, чтобы получить МАКСИМАЛЬНОЕ выходное значение для этих входных данных. Каждый набор входов представляет движение, и, пропуская каждое движение (входные веса х) через нейронную сеть, я могу узнать, какое движение имеет максимальное значение. Таким образом, этот шаг будет лучшим шагом.
Это все в теории, и мне просто любопытно, возможно ли вообще построить нейронную сеть, не зная ожидаемого значения. Если это не кажется разумным, есть ли другие алгоритмы, которые я должен рассмотреть для такого рода проблемы?
Я ценю любые отзывы, спасибо заранее.