AlphaGo Zero训练过程主要分为三个阶段:自我对战学习阶段,训练神经网络阶段和评估网络阶段。 自我对战学习阶段主要是AlphaGo Zero自我对弈,产生大量棋局样本的过程,由于AlphaGo Zero并不使用围棋大师的棋局来学习,因此需要自我对弈得到训练数据用于后续神经网络的训练。在自我对战学习阶段,每一步的落子是由MCTS搜索来完成的。
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的蒙特卡洛树搜索算法进行了优化,利用神经网络的输出来引导搜索,并减少了随机模拟的次数。这使得AlphaGo Zero的搜索更加精确,能够更好地评估走法的优劣。 6. 数学...
AlphaGo Zero 作为Deepmind在围棋领域的最后一代AI Agent,已经可以达到棋类游戏的终极目标:在只给定游戏规则的情况下,AI 棋手从最初始的随机状态开始,通过不断的自我对弈的强化学习来实现超越以往任何人类棋手和上一代Alpha的能力,并且同样的算法和模型应用到了其他棋类也得出相同的效果。这一篇,从原理上来解析AlphaGo ...
总结一下,AlphaGo zero程序决定每一步的走法,都要建一个搜索树,将棋局状态s放在根节点,每向后推演一步棋(是仿真,不是真走棋),就要增加一层节点 (叶子节点),然后在叶子节点的状态下,由价值网络给出获胜率;再将得到的统计数据(获胜率/访问次数)汇总到根节点。最后,选择访问次数最多的节点对应的动作落子(应该...
【转】AlphaGO Zero 原理 1. 概述 简单来说,AlphaGo Zero 的训练可以分为三个同时进行的阶段: 自我对战 再训练网络 评估网络 在自我对战阶段, AlphaGo Zero 创建一个训练集合,自我完成对战 25000 次。棋局每变动一次,博弈、搜索可能性和胜出者的信息将被存储。
有了MCTS上的数据结构,我们看看AlphaGo Zero的MCTS搜索的4个阶段流程: 首先是选择,在MCTS内部,出现过的局面,我们会使用UCT选择子分支。子分支的UCT原理和上一节一样。但是具体的公式稍有不同,如下:U(s,a)=cpuctP(s,a)√∑bN(s,b)1+N(s,a)U(s,a)=cpuctP(s,a)∑bN(s,b)1+N(s,a)at=argmax...
本文将从浅入深解释AlphaGo Zero的工作原理。 1. •传统的计算机围棋程序通常依赖于人类专业棋手的棋谱,利用大量人类对局数据进行训练,然后通过模式识别等方法选择下一步最佳的棋着。这种方式相对耗时且限制了计算机的发展。 •AlphaGo Zero采取一种全新的自我对弈学习方式,完全摒弃了人类棋谱数据。 2. •AlphaGo ...
AlphaGo Zero的突破性原理和技术带来了许多挑战和启示,同时也为人工智能领域的发展提供了新的方向和可能性。在AlphaGo Zero的背后,深度学习技术、神经网络结构和蒙特卡洛树搜索算法的协同作用是其成功的关键因素。 深度学习技术作为AlphaGo Zero的核心,为其在围棋领域取得成功提供了重要支持。深度学习技术通过构建具有多层...