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

在强化学习(十七) 基于模型的强化学习与Dyna算法框架中,我们讨论基于模型的强化学习方法的基本思路,以及集合基于模型与不基于模型的强化学习框架Dyna.本文我们讨论另一种非常流行的集合基于模型与不基于模型的强化学习方法:基于模拟的搜索(Simulation Based Search). 本篇主要参考了UCL强化学习课程的第八讲,第九讲部分. 1. 基于模拟的搜索概述 什么是基于模拟的搜索呢?当然主要是两个点:一个是模拟,一个是搜索.模拟我们在上一篇也讨论过,就是基于强化学习模型进行采样,得到样

1. 蒙特卡罗方法(Monte Carlo method) 0x1:从布丰投针实验说起 - 只要实验次数够多,我就能直到上帝的意图 18世纪,布丰提出以下问题:设我们有一个以平行且等距木纹铺成的地板(如图), 现在随意抛一支长度比木纹之间距离小的针,求针和其中一条木纹相交的概率.并以此概率,布丰提出的一种计算圆周率的方法——随机投针法.这就是蒲丰投针问题(又译“布丰投针问题”). 我们来看一下投针算法的步骤: 取一张白纸,在上面画上许多条间距为a的平行线 取一根长度为l(l≤a) 的针,随机地向

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

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

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

这是Deepmind 公司在2016年1月28日Nature 杂志发表论文 <Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search>.介绍了 AlphaGo 程序的细节. 本博文是对这篇论文的阅读笔记. AlphaGo 神经网络构成 AlphaGo 总体上由两个神经网络构成.以下我把它们简单称为「两个大脑」,这并非原文中的提法,仅仅是我的一个比喻. 第一个大脑(Policy Network)的作用是在当前局面下推断

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

摘要:本文是我在从事AIOps研发工作中做的基于MCTS的多维可加性指标的异常根因定位方案,方案基于清华大学AIOPs实验室提出的Hotspot算法,在此基础上做了适当的修改. 1        概述 1.1   研究对象 拥有多维度属性(如省份.运营商.数据中心)的可加性KPI,如页面访问量. 1.2   要解决的问题 对KPI总量(如总页面访问量)进行监控,如果监测到异常,希望快速定位到导致该异常的是哪一个或那几个维度值组合(根因集合),如(北京,移动)或者(上海,联通)或者{(北京,移动)

NAS(神经结构搜索)综述 文章转载自:http://www.tensorinfinity.com/paper_136.html 本文是对神经结构搜索(NAS)的简单综述,在写作的过程中参考了文献[1]列出的部分文献.深度学习技术发展日新月异,市面的书很难跟上时代的步伐,本人希望写出一本内容经典.新颖的机器学习教材,此文是对<机器学习与应用>,清华大学出版社,雷明著一书的补充.该书目前已经重印了3次,收到了不少读者的反馈,对于之前已经发现的笔误和印刷错误,在刚印刷出的这一版中已经做了校正,我会

转载请声明 http://blog.csdn.net/u013390476/article/details/50925347 前言: 围棋的英文是 the game of Go,标题翻译为:<用深度神经网络和树搜索征服围棋>.译者简单介绍:大三,211,计算机科学与技术专业,平均分92分,专业第一.为了更好地翻译此文.译者查看了非常多资料.译者翻译此论文已尽全力,不足之处希望读者指出. 在AlphaGo的影响之下,全社会对人工智能的关注进一步提升. 3月12日,AlphaGo 第三次击败李世石

https://blog.csdn.net/natsu1211/article/details/50986810, 感谢分享! Intro最近阿法狗和李师师的人机大战着实火了一把,还顺带捧红了柯杰,古力等一干九段.虽然我从小学的是象棋,对围棋也只是略知一二,但是棋魂还是对我影响颇深的启蒙漫画,于是还是凑热闹看了几盘大战.其中蒙特卡洛树搜索(Monte Calro Tree Search, MCTS)就多次被各路砖家提及.想必各位选过AI课的同学都知道Minimax tree和Alpha-beta

SQLSERVER走起微信公众帐号已经开通搜狗微信搜索 请打开下面链接 http://weixin.sogou.com/gzh?openid=oIWsFt-hiIb_oYqQHaBMoNwRB2wM 可以查找所有历史文章,也可以关注本公众帐号,在电脑浏览器上看更方便! 可以看到最近推送的文章一目了然 妈妈再也不用担心我找不到历史文章了o(∩_∩)o  关注我

注意事项:首先要保证部署solr服务的Tomcat容器和检索solr服务中数据的Tomcat容器,它们的端口号不能发生冲突,否则web程序是不可能运行起来的. 一:solr服务的端口号.我这里的solr服务的tomcat容器的端口号已经修改为8083: 二:检索solr服务中数据的tomcat容器的端口号.我这里是8080: 最后必须要保证2个容器能正常访问. 需求:使用Solr实现电商网站中商品信息搜索功能,可以根据关键字搜索商品信息,根据商品分类.价格过滤搜索结果,也可以根据价格进行排序,实

这是一个很久以前的例子,现在在整理资料时无意发现,就拿出来再改写分享. 1.需求 1.1 基本需求: 根据输入的地址关键字,搜索出完整的地址路径,耗时要控制在几十毫秒内. 1.2 数据库地址表结构和数据: 表TBAddress 表数据 1.3 例子: e.g. 给出一个字符串如“广 大”,找出地址全路径中包含有“广” 和“大”的所有地址,結果如下: 下面将通过4个方法来实现,再分析其中的性能优劣,然后选择一个比较优的方法. 2.创建表和插入数据 2.1 创建数据表TBAddress use te

在做搜索框的时候无意间发现html5的input里有个placeholder属性能轻松实现提示文字点击消失功能,之前还傻傻的在用js来实现类似功能... 示例 <form action="demo_form.asp" method="get"> <input type="search" name="user_search" placeholder="我是提示文字 在此输入文本我会消失" /

题目大意:有n个木块排成一行,从左到右依次编号为1~n.你有k种颜色的油漆,其中第i种颜色的油漆足够涂ci个木块.所有油漆刚好足够涂满所有木块,即c1+c2+...+ck=n.相邻两个木块涂相同色显得很难看,所以你希望统计任意两个相邻木块颜色不同的着色方案. 题解:看到数据范围第一个想到的就是dp.但5^15显然不现实.注意到ci相等的颜色本质上是相同的,于是可以记忆化搜索. 时间复杂度:O(15^5) 代码: #include<iostream> #include<cstdio>

题目大意: 花花山峰峦起伏,峰顶常年被雪,Memphis打算帮花花山风景区的人员开发一个滑雪项目.    我们可以把风景区看作一个n*n的地图,每个点有它的初始高度,滑雪只能从高处往低处滑[严格大于].但是由于地势经常变动[比如雪崩.滑坡],高度经常变化:同时,政府政策规定对于每个区域都要间歇地进行保护,防止环境破坏.现在,滑雪项目的要求是给出每个n*n个点的初始高度,并给出m个命令,C a b c表示坐标为a,b的点的高度改为c:S a b c d表示左上角为a,b右下角为c,d的矩形地区开始

在Android3.0之后,Google对UI导航设计上进行了一系列的改革,其中有一个非常好用的新功能就是引入的ActionBar,他用于取代3.0之前的标题栏,并提供更为丰富的导航效果.ActionBar的主要目的是: 1．提供一个用于识别应用程序的标示和用户的位置的专用空间. 2．在不同的应用程序之间提供一致的导航和视觉体验. 3．突出Activity的关键操作(如"搜索"."创建"."共享"等),并且在可预见的方法内给用户提供快捷的访问.

前言 这次开发的博客主要功能或特点:    第一:可以兼容各终端,特别是手机端.    第二:到时会用到大量html5,炫啊.    第三:导入博客园的精华文章,并做分类.(不要封我)    第四:做个插件,任何网站上的技术文章都可以转发收藏 到本博客. 所以打算写个系类:<一步步搭建自己的博客> 一步步开发自己的博客  .NET版(1.页面布局.blog迁移.数据加载) 一步步开发自己的博客  .NET版(2.评论功能) 一步步开发自己的博客  .NET版(3.注册登录功能) 一步步开发自己