AlphaZero 虽然也需要强大的计算资源，但由于更简化的模型和训练流程，整体效率更高。在比赛时使用更少的...
AlphaGo Zero的行棋方式在开局和收官阶段，与人类选手有较大的相似之处，而盘中的行棋风格的确与人类选手和之前版本的AlPhaGo有较大不同，而正是这种不同让其可以在100次与AlphaGo Lee的交战中立于不败，换个说法，如果当初AlphaGo Lee没有拜人类为师，而是向机器学习，那么对于拥有更强计算能力的AlphaGo Lee来说，...
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适用; 另一类使用多个DNN分别学习policy和value等(比如之前战胜李世石的AlphaGoGo),这类方法比较复杂,对于各种决策更通用。此次的...
AlphaGo和AlphaGo Zero的工作原理都是基于强化学习(RL)、深度学习(DL)和蒙特卡洛树搜索(MCTS)。 AlphaGo由一个初始神经网络、一个蒙特卡洛树搜索(MCTS)策略网络、一个快速走子网络组成。AlphaGo通过自我对弈来提升围棋技艺,然后通过人类棋谱进行训练。 AlphaGo Zero则是由单个神经网络收集棋局特征,在末端分支输出策略和棋局...
AlphaGo Zero最大特点 本次发布的AlphaGo Zero与之前版本相比,最大的区别在于,它不再依靠人类的指导来成长,即之前的AlphaGo Lee是依赖于人工录入的大量棋谱来帮助其学习如何下棋,说白了,它是在人的指导下学习,可以理解为是人类千年围棋经验教出的学生。
矩阵元素的值-1、1或0分别表示黑棋、白棋或空位。（示意性解释，实际AlphaGo Zero中是用19x19x17的...
AlphaGo Zero比哥哥厉害多了 AlphaGo 的棋艺精湛是建立在计算机通过还量计算历史棋谱，学习参悟人类棋艺的基础之上才完成的，而AlphaGo Zero则是完全自学，不需要任何棋谱的指引，更不需要任何需要参考先验知识，完全是一个人要强化学习和参悟，但是经过三天的学习，棋艺已经超过了AlphaGo，完败哥哥AlphaGo 。而研究人员说，...
AlphaGo的后续升级版是AlphaGo Zero,它的能力有了质的飞跃。与AlphaGo最大的区别是,Zero不再需要人类数据,也就是说,研发团队只是让它自由随意地在棋盘上下棋,进行自我博弈不断提升进步,通过强化学习方法把自己变成了老师。 随着训练的深入,开发团队发现AlphaGo Zero还独立发现了游戏规则,并走出了新策略,为围棋这项古老...
可是今天,我们发现,人类其实把阿法狗教坏了! 新一代的阿法元(AlphaGo Zero), 完全从零开始,不需要任何历史棋谱的指引,更不需要参考人类任何的先验知识,完全靠自己一个人强化学习(reinforcement learning)和参悟, 棋艺增长远超阿法狗,百战百胜,击溃阿法狗100-0。
AlphaGo Zero AlphaGo Zero是AlphaGo和AlphaZero的进一步改进版本。它不同于AlphaGo和AlphaZero,AlphaGo Zero完全是通过自我对弈和强化学习进行训练的,没有使用人类专家的棋局数据。通过自我学习,它在与AlphaGo和AlphaZero相同的硬件环境下,仅仅几天的训练时间就能够达到超越人类水平的水平。AlphaGo Zero的成功证明了自我对弈...