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...
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):# ...
(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...
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...
如今的AlphaGo Zero 甚至在自我博弈的训练过程中 开创出一些新套路 对围棋这样一个古老的游戏 产生了不同于人类百年来经验的新理解 可以说是 宣告了计算机在围棋领域的完全胜利 所谓“人类一败涂地”的现状,正是人类事实上的胜利。短短十几年的...
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...
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...
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。
之前战胜李世石的AlphaGo基本采用了传统增强学习技术再加上深度神经网络DNN完成搭建,而AlphaGo Zero吸取了最新成果做出了重大改进。 首先,在AlphaGo Zero出现之前,基于深度学习的增强学习方法按照使用的网络模型数量可以分为两类: 一类使用一个DNN"端到端"地完成全部决策过程(比如DQN),这类方法比较轻便,对于离散动作决策更...