1.蒙特卡罗树搜索(MCTS)算法的特点 MCTS跟我们上一篇文章介绍的启发式评估算法一样,都是通过利用计算机强大的算力,对各种下法模拟非常多次对局,并通过最终的胜负情况来找到最优解。 其中在模拟对局过程中,启发式评估算法需要一个策略来模拟某个下法之后双方的每一步走法,而MCTS则采用完全随机的下法,不依赖于人工定义...
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),理解蒙特卡罗树搜索(Monte Carlo Tree Search)、博弈论(Game ...
蒙特卡罗树搜索由RémiCoulom于2006年作为Crazy Stone的一个组成部分引入,令人印象深刻的是其出色的引擎的能力,同时也是Alpha Go / Zero的核心组件。蒙特卡罗树搜索主要目的是:给出一个状态来选择最佳的下一步。我们回顾AlphaGo / Zero,试图解释在Alpha Go中使用了哪些蒙特卡罗树搜索变体。 两人有限零和顺序游戏 在该环...
alpha-beta 剪枝是提升版的极小极大算法,它以极小极大算法的形式遍历博弈树,并避免某些树分支的展开,其得到的结果在最好的情况下等于极小极大算法的结果。alpha-beta 剪枝通过压缩搜索空间提高搜索效率。 蒙特卡洛树搜索的基本概念 蒙特卡洛树搜索的主要概念是搜索,即沿着博弈树向下的一组遍历过程。顾名思义,蒙特卡洛...
下面我们看看蒙特卡罗树搜索(Monte-Carlo Tree Search,以下简称MCTS)怎么优化这个问题的解决方案。 3. MCTS的原理 MCTS摒弃了简单蒙特卡罗搜索里面对当前状态$S_t$每个动作都要进行K次模拟采样的做法,而是总共对当前状态$S_t$进行K次采样,这样采样到的动作只是动作全集$A$中的一部分。这样做大大降低了采样的数量和...
蒙特卡洛搜索树 M-Walk 联合 和 的神经网络结构 训练算法 预测算法 RNN状态编码 摘要 在知识库中学习游走,找到查询问题的目标节点是知识补全的一个重要问题。可以表述为一个带有已知状态转移模型的强化学习(RL)问题。为了解决奖励稀疏的问题,我们提出了一种图游走的M-Walk方法,包含一个循环神经网络(RNN)和蒙特卡罗搜...
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),理解蒙特卡罗树搜索(Monte Carlo Tree Search)、博弈论(Game...
AFlow算法的核心是基于蒙特卡罗树搜索(MCTS)的自动化工作流优化。包括初始化、选择、扩展、评估、回传和终止条件等步骤。 初始化 输入:初始工作流 W_0 ,评估器 G ,数据集 D ,迭代轮数 N ,操作符集 \mathcal{O} ,前k个节点 k ,早期停止轮数 n 输出:最优工作流 W^{*} 初始化步骤 初始化结果集 ...
我们知道,MCTS搜索就是建立一棵树的过程。蒙特卡罗树搜索大概可以被分成四步。选择(Selection),拓展(Expansion),模拟(Simulation),反向传播(Backpropagation)。下面我们逐个来分析。 1. 初始化 在开始阶段,搜索树只有一个节点,即根节点。搜索树中的每一个节点包含了三个基本信息: ...
蒙特卡罗树搜索之初学者指南 摘要: 一直以来,学术界普遍认为在围棋游戏中机器是远不能和人类相比的,它被认为是未来十年内人工智能需要实现的目标之一。令人惊讶的是,在2016年3月由谷歌发明的Alpha Go以4-1击败了韩… 阿里云云栖...发表于云栖技术图... 蒙特卡洛树搜索简介 Xiaoh...发表于UAI人工... 树与跳表...