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...
24 'winner': winner,25 'move' : move26 }27 optimizer.zero_grad()28 winner, probas = pending_player.predict(example['state'])2930 loss = criterion(winner, example['winner'], \31 probas, example['move'])32 loss.backward()33 optimizer.step()3435 ## Fetc...
AlphaGo Zero 是一种强化学习算法。AlphaGo Zero 既不是监督学习，也不是无监督学习。对弈分数是奖励信号，而不是监督标签。对损失函数 l 的优化是监督学习。但是，它会在策略迭代的单次迭代中执行策略评估和策略改进。AlphaGo Zero 不仅是一种启发式搜索算法。AlphaGo Zero 更是一种策略迭代过程，其中启发式搜索算法...
代码长这样—— 1classValueNet(nn.Module):2def__init__(self,inplanes,outplanes):3super(ValueNet,self).__init__()4self.outplanes=outplanes5self.conv=nn.Conv2d(inplanes,1,kernel_size=1)6self.bn=nn.BatchNorm2d(1)7self.fc1=nn.Linear(outplanes-1,256)8self.fc2=nn.Linear(256,1)9101...
整个AlphaGo Zero pipeline被分成三个主要部分,每个部分都有各自独立的代码。第一个组成部分负责Self-Play,负责生产训练数据。第二个组成部分是Training,通过self-play部分新生成的数据用于改进当前的最佳网络。最后一部分是Evaluation,它决定训练好的Agent是否优于当之前的Agent。最后一部分至关重要,因为生成的数据应该总...
TensorFlow官方在GitHub上推了一个AlphaGo Zero的开源代码! 这个叫做Minigo的围棋AI引擎,是一个使用Python语言、在TensorFlow框架实现的基于神经网络的围棋算法。 这个项目确实是受到DeepMind的AlphaGo算法的启发,但TensorFlow官方再三强调这个项目不属于DeepMind,也不是官方正式的AlphaGo项目。
【导读】Google DeepMind在Nature上发表最新论文,介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero,不使用人类先验知识,使用纯强化学习,将价值网络和策略网络整合为一个架构,3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。Alpha Zero的背后核心技术是深度强化学习,为此,专知有幸邀请到叶强博士根据DeepMind AlphaGo的研究人员David Si...
高斯过程可能不是当前机器学习最火的研究方向,但仍然在很多前沿的研究中被使用到——例如,最近在AlphaGo Zero中自动调整MCTS超参数就使用了它。在建模能力和进行不确定性估计方面,它们具有非常高的易用性。 然而,高斯过程很难掌握,尤其是当你习惯了深度学习中其他常见的模型之后。所以本文希望在具备相当少的ML知识背景...
但问题在于，他算了一下，如果要在普通消费级硬件上重新计算一遍AlphaGo Zero的权重，也就是让Leela Zero进化到AlphaGo Zero退隐时候的水平，需要1700年。这个普通消费级硬件，指的是一块英伟达GTX 1080 Ti。所以，Leela Zero现在应该算是个没有灵魂的躯壳，等着来自大规模GPU的计算力赋予它真正的生命。gcp把这个算法...
AlphaGo Zero 不仅是一种启发式搜索算法。AlphaGo Zero 更是一种策略迭代过程,其中启发式搜索算法(尤其是 MCTS)发挥了关键性的作用,但这个过程处于强化学习策略迭代的方案之中,如算法 1 中的伪代码所示。MCTS 可以被看作是一种策略改进算子。 AlphaGo 达到了超人类的水平。也许可以确定职业棋手已经开发出了一些有效...