(3)2017 年 1 月,AlphaGo Master 在网络上与人类棋手的对阵中保持了 60 不败的战绩,与之前版本不同的是,只使用了一个神经网络; (4)2017 年 10 月,DeepMind 公开了最新版本的 AlphaGo Zero,此版本在与 2016 年 3 月版的 AlphaGo 的对阵中取得了 100-0 的战绩,并且,在训练中未使用任何手工设计的特征或者...
在自我对弈阶段,AlphaGo Zero与自身进行对弈,生成大量的棋局数据;在神经网络训练阶段,利用自我对弈生成的数据训练策略网络和价值网络;在新模型评估阶段,评估新训练的模型是否优于当前模型。这个过程不断迭代,直到模型性能收敛。 Python代码实现 # 示例:AlphaGo Zero的简化实现框架classAlphaGoZero:def__init__(self):# ...
根据模拟阶段所得的胜负结果z与价值vt使用均方和误差,策略函数pt和蒙特卡洛树搜索的策略πt使用交叉信息熵误差,两者一起构成损失函数。同时并行反向传播至神经网络的每步输出,使深度神经网络fθ的权值得到进一步优化,可以说AlphaGo Zero的主体其实已经演...
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进行训练的,没有使用人类专家的棋局数据。通过自我学习,它在与AlphaGo和AlphaZero相同的硬件环境下,仅仅几天的训练时间就能够达到超越人类水平的水平。AlphaGo Zero的成功证明了自我对弈和强化学习在开...
ALphaGo进化,新一代ALphaGo Zero诞生!据外媒报道,英国DeepMind团队的 人工智能 研究取得了新进展:他们开发出了新一代的围棋AI-ALphaGo Zero。使用了强化学习技术的ALphaGo Zero,棋力大幅度增长,可轻松击败曾经战胜柯洁、李世石的ALphaGo。战胜柯洁之后,ALphaGo可以说在围棋界里已是“独孤求败”的境界了,几乎没有...
虎嗅注:本文转自微信公众号“知社学术圈”(ID:zhishexueshuquan),介绍了在曾在去年11月击败韩国围棋高手李世乭,今年5月打败围棋世界冠军柯洁的人工智能 AlphaGo 的最新研究进展——它的加强版 AlphaGo Zero 。 去年,有个小孩读遍人世所有的棋谱,辛勤打谱,苦思冥想,棋艺精进,4-1打败世界冠军李世石,从此人间无敌手。
从更高的层面上来说,AlphaGo Zero的工作方式与AlphaGo相同:具体来说,它也使用MCTS预测搜索,通过神经网络智能引导。 然而,AlphaGo Zero的神经网络——它的“直觉”——与AlphaGo的完全不同。 技巧1:如何训练AlphaGo Zero DeepMind认识到,神经网络无论多么智能,想要“理解”围棋游戏,都要借助MCTS。
近日,DeepMind在Nature上公布了最新版AlphaGo论文,介绍了迄今为止最强的围棋AI:AlphaGoZero。AlphaGoZero不需要人类专家知识,只使用纯粹的深度强化学习技术和蒙特卡罗树搜索,经过3天自我对弈以100:0击败上一版本AlphaGo。AlphaGoZero证明了深度强化学习的强...
AlphaGo和AlphaGo Zero的工作原理都是基于强化学习(RL)、深度学习(DL)和蒙特卡洛树搜索(MCTS)。 AlphaGo由一个初始神经网络、一个蒙特卡洛树搜索(MCTS)策略网络、一个快速走子网络组成。AlphaGo通过自我对弈来提升围棋技艺,然后通过人类棋谱进行训练。 AlphaGo Zero则是由单个神经网络收集棋局特征,在末端分支输出策略和棋局...