惊奇的是,AlphaGo Zero在训练36h后效果超过了AlphaGo Lee(AlphaGo Lee曾经过数月的训练);AlphaGo Zero仅仅使用了单个机器(4个TPU),而AlphaGo Lee是分布式的(48个TPU),AlphaGo Zero以100:0的战绩完胜AlphaGo Lee。 AlphaGo Zero的结构是“dual-res”,其中dual表示策略网络和价值网络是一体的,res表示使用的残差网络;...
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...
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...
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的工程和算法确实非常厉害。但千万不要对此产生误解,认为人工智能是万能的,所有人工智能都可以无需人类经验从零学习,得出人工智能威胁论。AlphaGo Zero证明了AI 在快速发展,也验证了英美的科研能力,让我们看到在有些领域可以不用人类知识、人类数据、人类引导就做出顶级的突破。 但是,AlphaGo Zero只能在单一...
一年多以后,AlphaGo 的升级版 AlphaGo Zero,在不采用任何人类棋谱作为训练数据的情况下,通过自我对弈,仅用 40 天就超越了所有旧版本。一时间,人们将所有最好的溢美之词纷纷送给了 AlphaGo Zero. 然而,AlphaGo Zero 真有那么伟大吗?来自斯坦福大学的计算机科学研究生 Andrey Kurenkov 从辩证的角度发表了自己对 ...
AlphaGo Zero结构图 a 部分是利用初始化的神经网络和MCTS进行自博弈,收集到对弈的数据以及胜负关系 程序自我对弈完成一个棋局产生一个状态序列s1,…,sTs1,…,sT,在TT时刻棋局结束,产生了获胜方,用zz表示。在其中的每一个时刻TT,棋局状态用stst表示,会在神经网络fθfθ的引导下执行一次 MCTS 搜索αθαθ,通过...
AlphaGo Zero的工程和算法确实非常厉害。但千万不要对此产生误解,认为人工智能是万能的,所有人工智能都可以无需人类经验从零学习,得出人工智能威胁论。AlphaGo Zero证明了AI 在快速发展,也验证了英美的科研能力,让我们看到在有些领域可以不用人类知识、人类数据、人类引导就做出顶级的突破。但是,AlphaGo Zero只能在单一简...