首先,我们将介绍基础概念和背景,包括强化学习的基本原理、蒙特卡洛树搜索的方法,以及深度神经网络在决策任务中的应用。接着,将给出 AlphaGo/AlphaZero 的核心数学公式并推导其原理,包括策略网络、价值网络的优化和 AlphaZero 中改进的 MCTS 方法,以及自对弈训练过程的公式化描述。随后,我们详细说明这些
4、AlphaGo Zero的强化学习算法 前言 AlphaGo是GoogleDeepMind团队开发的一个基于深度神经网络的围棋人工智能程序,其一共经历了以下几次迭代[1]: 2015年10月以5-0击败欧洲冠军樊麾,其使用了两个神经网络。 2016年3月以4-1击败世界冠军李世石,较于上一版本,其使用了更复杂的网络结构,在生成训练数据时,使用了更加强...
围棋的棋面可以看作是一个19 × 19的图像,每一个棋子对应一个像素点,不同颜色的棋子对应不同的像素值。考虑到深度神经网络,尤其是卷积神经网络在图像领域的成功应用,AlphaGo使用卷积神经网络来估计当前的局面,选择落子的位置。( AlphaGo Zero所使用的卷积神经网络的输入是19× 19 × 17的张量 其17个通道中, 表...
AlphaGo的弱点在哪里? 攻其策略网络,加大搜索空间。进入中盘后,职业选手如能建立起比较复杂的局面,每一步棋都牵连很多个局部棋的命运(避免单块、局部作战),则AlphaGo需要搜索空间则急剧加大,短时间内得到的解的精度就会大打折扣。通俗地说,非常复杂的变化,人算不清楚,现阶段计算机的计算力更没办法。李世石九段的第...
AlphaGo之父DeepMind再出神作,PrediNet原理详解 作者| beyondma 转载自CSDN博客 近期,DeepMind发表论文,称受Marta Garnelo和 Murray Shanahan的论文“Reconciling deep learning with symbolic artificial intelligence: representing objects and relations”启发,他们提出了一种新的架构,可将目前人工智能的两大流派符号派和...
达观数据:一文详解AlphaGo原理 摘要 1、围棋是一个MDPs问题 2、policy iteration如何求解MDPs问题? 3、WHAT and WHY is MonteCarlo method? 4、AlphaGo Zero的强化学习算法 前言 AlphaGo是GoogleDeepMind团队开发的一个基于深度神经网络的围棋人工智能程序,其一共经历了以下几次迭代[1]:...
AlphaGo之父DeepMind再出神作,PrediNet原理详解 作者| beyondma 转载自CSDN博客 近期,DeepMind发表论文,称受Marta Garnelo和 Murray Shanahan的论文“Reconciling deep learning with symbolic artificial intelligence: representing objects and relations”启发,他们提出了一种新的架构,可将目前人工智能的两大流派符号派和...
PrediNet的工作原理简述 PrediNet其实是一种降维的手段,将高维数据(如图像)转换为低维的命题表示形式。这里先把论文的原文翻译一下: PrediNet的工作分为三个阶段:注意、绑定和评估。注意阶段,其实就是使用注意力算法选取对象,绑定阶段用计算一组三个位置关系的前两个,评估阶段计算每个谓词剩余参数的值,使结果命题为真...