原文地址:https://www.hhyz.me/2018/08/08/2018-08-08-AlphaGO-Zero/> 1. 概述 简单来说,AlphaGo Zero 的训练可以分为三个同时进行的阶段: 自我对战 再训练网络 评估网络 在自我对战阶段, AlphaGo Zero 创建一个训练集合,自我完成对战 25000 次.棋局每变动一次,博弈.搜索可能性和胜出者的信息将被存储. 训练网络阶段,是神经网络权值得到优化的过程.在一次完整的训练循环中, AlphaGo Zero 将从 50…

AlphaGo已经打败了李世石9段,如果你也懂它背后的原理,或许某一天你也可以开发出一款AI来打败dota或者LOL的世界冠军. Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search - Nature(中文翻译) AlphaGo 研究筆記 (*長文慎入) Google AI algorithm masters ancient game of Go Explore the AlphaGo Games – DeepMin…

http://blog.csdn.net/songrotek/article/details/51065143 http://blog.csdn.net/dinosoft/article/details/50893291 https://www.zhihu.com/question/39905662 https://yq.aliyun.com/articles/53737 https://wenku.baidu.com/view/3cbb606f49649b6648d747fb.html 深度解…

一张图解AlphaGo原理及弱点 2016-03-23 郑宇,张钧波 CKDD 作者简介: 郑宇,博士, Editor-in-Chief of ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, ACM数据挖掘中国分会秘书长. 张钧波,博士,ACM数据挖掘中国分会会员,从事深度神经网络相关研究. -------------------------------------- 近期AlphaGo在人机围棋比赛中连胜李世石3局,体现了人工智能…

声明:本文转载自(微信公众号:CKDD),作者郑宇 张钧波,仅作学习收录之用,不做商业目的. 近期AlphaGo在人机围棋比赛中连胜李世石3局,体现了人工智能在围棋领域的突破,作为人工智能领域的工作者,我们深感欣慰.其实质是深度学习网络(CNN)跟蒙特卡罗搜索树(MCTS)结合的胜利,是人类智慧的进步.不少所谓的"砖"家开始鼓吹机器战胜人类.甚至人类将被机器统治等无知言论,让人实在看不下去.作为围棋爱好者和人工智能领域工作者,我们觉得是时候跟大家讲讲AlphaGo的原理及其弱点了. 可…

简介 最近AlphaGo Zero又火了一把,paper和各种分析文章都有了,有人看到了说不就是普通的Reinforcement learning吗,有人还没理解估值网络.快速下子网络的作用就放弃了. 实际上,围棋是一种零和.信息对称的combinatorial game,因此AlphaGo用的是蒙特卡罗树搜索算法的一种,在计算树节点Q值时使用了ResNet等神经网络模型,只是在论文中也归类为增强学习而已. 如果你想真正了解AlphaGo的原理(或者不被其他AI将统治人类的文章所忽悠),理解蒙特…

转自https://my.oschina.net/u/876354/blog/1637819 2014年,GoogLeNet和VGG是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的双雄,GoogLeNet获得了第一名.VGG获得了第二名,这两类模型结构的共同特点是层次更深了.VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构(详见  大话CNN经典模型:VGGNet),而GoogLeNet则做了更加大胆的网络结构尝试,虽然深度只有22层,但大小却比AlexNet和VGG小很多,Google…

在强化学习(十八) 基于模拟的搜索与蒙特卡罗树搜索(MCTS)中,我们讨论了MCTS的原理和在棋类中的基本应用.这里我们在前一节MCTS的基础上,讨论下DeepMind的AlphaGo Zero强化学习原理. 本篇主要参考了AlphaGo Zero的论文, AlphaGo Zero综述和AlphaGo Zero Cheat Sheet. 1. AlphaGo Zero模型基础 AlphaGo Zero不需要学习人类的棋谱,通过自我对弈完成棋力提高.主要使用了两个模型,第一个就是我们上一节介绍MC…

一.PolicyNetwork(走棋网络) 首先来讲一下走棋网络.我们都知道,围棋的棋盘上有19条纵横交错的线总共构成361个交叉点,状态空间非常大,是不可能用暴力穷举的方式来模拟下棋的.但是我们可以换一种思路,就是让计算机来模拟职业棋手来下棋.DeepMind团队首先想到的是用深度卷积神经网络,即DCNN来学习职业棋手下棋.他们将围棋棋盘上的盘面视为19*19的图片作为输入,黑子标为1,白子标为-1,无子标为0.但是还不能仅仅将这一张图送入网络中进行训练,因为围棋盘面的情况非常复杂,棋子之间的…

蒙特卡罗树搜索+深度学习 -- AlphaGo原版论文阅读笔记     目录(?)[+]   原版论文是<Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search>,有时间的还是建议读一读,没时间的可以看看我这篇笔记凑活一下.网上有一些分析AlphaGo的文章,但最经典的肯定还是原文,还是踏踏实实搞懂AlphaGo的基本原理我们再来吹牛逼吧. 需要的一些背景 对围棋不了解的,其实也不怎么影响,因为只有feature e…