明白了这个可用简单规则判别结果的先决条件,知道AlphaGo Zero 确实算法和工程很牛逼,但是不要被误导了,任何东西(人工智能)都可以无需人类知识或是领域数据就可以从零学习的。然后就觉得人工智能是万能的。 从AlphaGo Zero的论文中,描述的Self-Play和Neural Network Training,我们看到最终状态St是需要根据围棋规则来计算...
这些数据纯粹是通过预测和自我对弈生成的,是DeepMind用来训练AlphaGo Zero的主要数据。 很多人认为,AlphaGo Zero的训练没有使用任何人类的棋谱有些不可思议,而这个“技巧”就是原因:对于对弈中的一个给定状态,执行MCTS的前瞻预测,并利用结果来改善对弈情况。这就是AlphaGo Zero能够不断提高的原因,从击败业余选手一直到击...
这些数据纯粹是通过预测和自我对弈生成的,是DeepMind用来训练AlphaGo Zero的主要数据。 很多人认为,AlphaGo Zero的训练没有使用任何人类的棋谱有些不可思议,而这个“技巧”就是原因:对于对弈中的一个给定状态,执行MCTS的前瞻预测,并利用结果来改善对弈情况。这就是AlphaGo Zero能够不断提高的原因,从击败业余选手一直到击...
2.AlphaGo Zero训练的经验分析 Deepmind使用随机的初始化,不使用人工的任何经验训练了3天。训练过程产生了490w局自我对弈的数据,每一步MCTS会进行1600次仿真,下棋速度0.4s/步。训练数据的每个batch有2048个棋面,训练轮次为70w。网络有20个残差块。 下图展示了AlphaGo Zero自我对弈强化学习的表现,横轴为训练时间,纵轴...
重复第3、4步70万次,而自我对弈游戏不断进行——三天后,你会有自己的AlphaGo Zero! 对AI其他研究的影响 DeepMind在人工智能研究领域取得了令人难以置信的成就。这里有几个关键因素: 首先,模拟产生的自我训练数据“足够好”,DeepMind的神经网络训练表明,模拟的自我对抗数据可以训练主体在极其复杂的任务中超越人类的表现...
AlphaGo Zero完全不依赖于人类数据,因此,这一系统的成功也是朝向人工智能研究长期以来的目标——创造出在没有人类输入的条件下,在最具挑战性的领域实现超越人类能力的算法——迈进的一大步。 作者在论文中写道,AlphaGo Zero 证明了即使在最具挑战的领域,纯强化学习的方法也是完全可行的:不需要人类的样例或指导,不提供...
这些数据纯粹是通过预测和自我对弈生成的,是DeepMind用来训练AlphaGo Zero的主要数据。 很多人认为,AlphaGo Zero的训练没有使用任何人类的棋谱有些不可思议,而这个“技巧”就是原因:对于对弈中的一个给定状态,执行MCTS的前瞻预测,并利用结果来改善对弈情况。这就是AlphaGo Zero能够不断提高的原因,从击败业余选手一直到击...
重复第3、4步70万次,而自我对弈游戏不断进行——三天后,你会有自己的AlphaGo Zero! 对AI其他研究的影响 DeepMind在人工智能研究领域取得了令人难以置信的成就。这里有几个关键因素: 首先,模拟产生的自我训练数据“足够好”,DeepMind的神经网络训练表明,模拟的自我对抗数据可以训练主体在极其复杂的任务中超越人类的表现...
“dual-res”和“sep-conv”分别表示在 AlphaGo Zero 和 AlphaGo Lee 中使用的神经网络架构。每个网络都在同一个数据集上训练,该数据集由 AlphaGo Zero 的自我对弈产生。a,每个训练好的网络都与 AlphaGo Zero 的搜索相结合,以得到一个不同的玩家。Elo等级分是由这些不同玩家之间的评估游戏计算得到的,每一步棋...
AlphaGo Zero很厉害,但也没有你想象的那么好 上面提到的两个特点,无论是更强的战斗力,还是更少的计算量,都只是量上的提升,即使将老版本进行一些常规升级,或者用更多的数据来训练,基本也能达到这样的效果。相比于上两代AlphaGo而言,AlphaGo Zero具有本质意义的突破在于其是无监督学习的产物,相对于用了监督学习方法...