当神经网络训练完毕后,我们就进行了评估阶段,这个阶段主要用于确认神经网络的参数是否得到了优化,这个过程中,自我对战的双方各自使用自己的神经网络指导MCTS搜索,并对战若干局,检验AlphaGo Zero在新神经网络参数下棋力是否得到了提高。除了神经网络的参数不同,这个过程和第一阶段的自我对战学习阶段过程是类似的。 3. Alpha...
在AlphaGo中用了两个单独的网络policy network 和 value network,policy network选择下一步要移动的动作,value network预测赢率, AlphaGo Zero将两个网络合并,只用一个网络,policy network 和 value network 分别是两头,在minigo中命名为dual_net。 1.1 神经网络结构图 AlphaGo Zero本质上是没有特征工程的,不像之前的...
AlphaGo Zero完全不依赖人类围棋棋谱,而是通过自我对弈的方式从零开始学习围棋。这使得AlphaGo Zero能够自主探索围棋的知识,不受人类围棋水平的限制。 AlphaGo Zero的神经网络结构更加简单,同时整合了策略网络和价值网络。这使得AlphaGo Zero的训练更加高效,并且能够更好地泛化到不同的围棋规模。 AlphaGo Zero的蒙特卡洛树搜...
AlphaGo Zero 初探http://www.jianshu.com/u/7b67af2e61b3 算法采用自对弈强化学习,不再需要学习人类棋谱数据。 模型由原来的两个模型变成只使用一个神经网络。 今天来学习一下细节。 论文:Mastering the game of Go without human knowledge 先将围棋问题转化为强化学习过程: ...
智东西10月19日消息，今天，好久不见的AlphaGo团队又来搞事情了！谷歌DeepMind团队在《Nature》杂志网站上发布了迄今为止有关AlphaGo的第二篇重磅论文，它介绍了AlphaGo的新成员——AlphaGo Zero（0号阿尔法狗）。0号阿尔法狗是继AlphaGo Fan、AlphaGo Lee、AlphaGo Master之后，AlphaGo家族的又一新成员，也是迄今为止最...
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...
AlphaGo Zero为何如此强大? 2017年10月19日,Google DeepMind推出了全新一代围棋人工智能——AlphaGo Zero。这一天,社交平台上被AlphaGo Zero的消息刷屏了,引起了AI界的广泛关注。那么,AlphaGo Zero到底有多厉害?它和之前的AlphaGo版本有何不同呢? 首先,让我们回顾一下AlphaGo的历史。2016年,AlphaGo的第一个版本在《Na...
而阿尔法元与几位哥哥的最大区别是，它不再需要人类数据作训练。因此，我们把AlphaGo Zero称作“阿尔法元”，天为始，元为初，寓意从零开始。在阿尔法元之前，阿尔法狗家族几次战胜人类围棋冠军，都是从利用人类经验开始的。他们的胜利建立在计算机海量学习人类棋谱的基础之上，阿尔法狗再通过强化学习的监督学习进行几个...
首先是网络输入的不同。在原始的AlphaGo版本中，首先用大量的人类对战棋谱进行输入训练，而AlphaGo Zero单纯地用黑子白子进行输入。其次是网络设计的不同。AlphaGo的算法将policy网络和value网络，即策略网络和价值网络分开训练。但Alphago Zero将这两个网络联合训练，使得最后表达能力更好。并使用了残差网络模块，使得网络...