AlphaZero 虽然也需要强大的计算资源，但由于更简化的模型和训练流程，整体效率更高。在比赛时使用更少的...
AlphaGo Zero的行棋方式在开局和收官阶段，与人类选手有较大的相似之处，而盘中的行棋风格的确与人类选手和之前版本的AlPhaGo有较大不同，而正是这种不同让其可以在100次与AlphaGo Lee的交战中立于不败，换个说法，如果当初AlphaGo Lee没有拜人类为师，而是向机器学习，那么对于拥有更强计算能力的AlphaGo Lee来说，...
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适用; 另一类使用多个DNN分别学习policy和value等(比如之前战胜李世石的AlphaGoGo),这类方法比较复杂,对于各种决策更通用。此次的...
感觉人工智能要被人类玩坏了！之前的AlphaGo 靠着自己牛技术，连连打败了世界围棋大将李世石和柯洁，本来以为AlphaGo 已经很厉害，没想到比它厉害的是他弟弟！这个叫AlphaGo Zero的家伙，不会围棋，只靠着一副棋盘和黑白棋子，没有经过任何指导，从零开始学习，自娱自乐，竟然打败了哥哥AlphaGo。而AlphaGo Zer，人工智能...
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...
矩阵元素的值-1、1或0分别表示黑棋、白棋或空位。（示意性解释，实际AlphaGo Zero中是用19x19x17的...
AlphaGo Zero最大特点 本次发布的AlphaGo Zero与之前版本相比,最大的区别在于,它不再依靠人类的指导来成长,即之前的AlphaGo Lee是依赖于人工录入的大量棋谱来帮助其学习如何下棋,说白了,它是在人的指导下学习,可以理解为是人类千年围棋经验教出的学生。
DeepMind的新算法AlphaGo Zero开始摆脱对人类知识的依赖:在学习开始阶段无需先学习人类选手的走法,另外输入中没有了人工提取的特征 。 在网络结构的设计上,新的算法与之前的AlphaGo有两个大的区别。首先,与之前将走子策略(policy)网络和胜率值(value)网络分开训练不同,新的网络结构可以同时输出该步的走子策略(policy...
AlphaGo的后续升级版是AlphaGo Zero,它的能力有了质的飞跃。与AlphaGo最大的区别是,Zero不再需要人类数据,也就是说,研发团队只是让它自由随意地在棋盘上下棋,进行自我博弈不断提升进步,通过强化学习方法把自己变成了老师。 随着训练的深入,开发团队发现AlphaGo Zero还独立发现了游戏规则,并走出了新策略,为围棋这项古老...
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...