其实在第一篇论文里已经给出了答案(At the end of search AlphaGo selects the action with maximum visit count; this is less sensitive to outliers than maximizing action-value,这样会对异常值更稳定,那用N的合理性在哪呢?其实换个角度想想就明白了,如果一个结点被探索的次数很多,说明该结点下的子结点一定...
在AlphaGo论文中提到了 SL policy network 已经可以下得过业余围棋高手,但是基本不能战胜职业棋手。这也表明了 SL policy network 是一个还算凑合的解,但还这远远不够。 实际上在后边版本的AlphaZero中就没有了 AlphaGo的 SL policy network这一步,而是直接跳到 下一步,后边我们会再详细聊一下这个事情。 4.2 R...
这篇发表在nature 2016年1月27日上的文章题目为:"Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search"来自Google deep mind,它阐述了AlphaGo的模型过程和训练方法,让我们对这篇论文进行解读,看看为何AlphaGo可以成为迄今最强大的围棋对弈程序吧。 论文地址为:Mastering the game of Go with deep ...
本文是对这篇论文的阅读笔记,以及关于人工智能和围棋进一步的一些想法。 >>> 声明:我是数学 PhD 和软件工程师,但不是人工智能领域的专家。我也不会下围棋。 一、 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,只是我的一个比喻。 第一个大脑(Policy Network)的作...
如果说 AlphaGo 是一代 “爷爷”，那么 AlphaGo Zero 就是二代 “爸爸”，AlphaZero 则是三代 “孙儿”，MuZero 就是四代 “重孙”。其中，出生最晚的 “重孙” MuZero 最厉害。图 | “四代同堂”伊利诺伊大学香槟分校计算机科学系的助理教授、《麻省理工科技评论》2020 年度全球 “35 岁以下科技创新 35 人”...
2016 年，DeepMind 在人工智能领域迎来新成果，其所开发的人工智能围棋系统 AlphaGo，成功地击败了人类职业围棋手，从而引发了国际范围内对人工智能的强烈关注。而描述这一突破性成就的论文成果 [1] 的合著者之一，便是在 DeepMind 做出重要贡献的西弗雷，自 2014 年加入至今，他已经供职超过十年时间。图丨相关论文（...
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,...
2016 年 1 月 28 日,Deepmind 公司在 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。本文是对这篇论文的阅读笔记,以及关于人工智能和围棋进一步的一些想法。 >>> 声明:我是数学 PhD 和软件工程师,但不是人工智能领域的专家。我也不会...
alphago论文 篇一:浅谈Alpha Go所涉及的深度学习技术 浅谈Alpha Go所涉及的深度学习技术 作者注:关于Alfa Go的评论文章很多,但真正能够与开发团队交流的却不多,感谢Alfa Go开发团队DeepMind的朋友对我这篇文章内容的关注与探讨,指出我在之前那一版文章中用字上的不够精确,所以在此又作调整。我之前文章提到的「全局...
根据统计结果显示,Top 10 论文引用量最高为67514次,最低6995次,全部出自ICLR、NeurIPSR、NeurIPS、ICML以及《Nature》四家期刊,覆盖深度学习、机器学、强化学习、视觉处理、自然语言处理等多个领域。其中,智能体AlphaGo、Transfromer模型、强化学习算法DQN,以及神经网络优化算法Adam全部在列。