通用性更强：AlphaZero 是一个通用型游戏 AI 框架，适用于围棋、国际象棋和将棋等多种完全信息博弈。只...
AlphaZero:AlphaZero训练所使用的数据量相对较少,主要是通过自我对弈产生的数据。由于不依赖于人类专家的棋局,它的训练时间相对较短,只需要几天或几周的时间就能完成训练。 延伸阅读 AlphaGo Zero AlphaGo Zero是AlphaGo和AlphaZero的进一步改进版本。它不同于AlphaGo和AlphaZero,AlphaGo Zero完全是通过自我对弈和强化学习...
AlphaGo Zero与2016版本的最大区别在于训练策略网络π(a|s;θ)的方式。AlphaGo Zero训练π，不再从人类...
去年,AlphaGo代表人工智能在围棋领域首次战胜了人类的世界冠军,但其棋艺的精进是建立在计算机通过海量的历史棋谱学习参悟人类棋艺的基础之上的,而AlphaGo Zero则没有参考人类的先验知识,它学习了围棋规则、反复自我对弈,掌握了获胜可能性高的下法。它的开局和收官和专业棋手的下法并无区别,但是中盘则非常诡异,不拘泥于...
在围棋的对弈中,很大程度考验的也是计算的能力,可能顶尖的人类棋手只能看到未来十几步的变化,alpha go则能算到未来上百步的变化,这样说人类能想到的都是局部最优的结果,而alphago则能得到全局更加优化的结果,因此alpha zero有超越人类的棋路也就理所当然了。但是目前来说alpha go, alpha zero都是属于弱人工智能,所...
2017年底,DeepMind宣布推出了AlphaGo Zero,这个版本的AlphaGo是完全基于自我对弈的方式训练而成,没有使用任何人类对局数据,AlphaGo Zero能够在短时间内学会下围棋,并在与之前版本的AlphaGo进行比赛中取得优势。 DeepMind是一家总部位于英国的人工智能公司,2015年被Google收购。DeepMind的创始人德米斯·哈撒比斯和谢恩·莱格都...
Zero表示AlphaZero的训练没有使用任何人类的棋谱，AlphaGo的训练是使用了人类棋谱的，几十万局人类棋谱的...
Zero相比初代alphago，技术上最大的进步有两点：MCTS自对弈取代policy自对弈。单步计算量增大上万倍（1600...
AlphaGo Zero与2016版本的最大区别在于训练策略网络π(a|s;θ)的方式。AlphaGo Zero训练π,不再从人类棋谱学习,也不用REINFORCE的方法,而是使用MCTS选择每步棋走法,进行自身对弈生成大量的棋局数据,其中包括棋盘状态、走法选择以及对局的结果等,然后用于策略网络和价值网络的训练。如果把AlphaGo Zero训练π的方法看做...