其实在第一篇论文里已经给出了答案(At the end of search AlphaGo selects the action with maximum visit count; this is less sensitive to outliers than maximizing action-value,这样会对异常值更稳定,那用N的合理性在哪呢?其实换个角度想想就明白了,如果一个结点被探索的次数很多,说明该结点下的子结点一定...
在AlphaGo论文中提到了 SL policy network 已经可以下得过业余围棋高手,但是基本不能战胜职业棋手。这也表明了 SL policy network 是一个还算凑合的解,但还这远远不够。 实际上在后边版本的AlphaZero中就没有了 AlphaGo的 SL policy network这一步,而是直接跳到 下一步,后边我们会再详细聊一下这个事情。 4.2 R...
这篇发表在nature 2016年1月27日上的文章题目为:"Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search"来自Google deep mind,它阐述了AlphaGo的模型过程和训练方法,让我们对这篇论文进行解读,看看为何AlphaGo可以成为迄今最强大的围棋对弈程序吧。 论文地址为:Mastering the game of Go with deep ...
alphago论文 篇一:浅谈Alpha Go所涉及的深度学习技术 浅谈Alpha Go所涉及的深度学习技术 作者注:关于Alfa Go的评论文章很多,但真正能够与开发团队交流的却不多,感谢Alfa Go开发团队DeepMind的朋友对我这篇文章内容的关注与探讨,指出我在之前那一版文章中用字上的不够精确,所以在此又作调整。我之前文章提到的「全局...
AlphaGo论文解析-第01篇 AlphaGo论⽂解析-第01篇 ⽬录 ⽤AI下围棋是⼀个⾮常⼤的挑战，因为围棋具有巨⼤的搜索空间，也难以评估棋⾯和动作的好坏。DeepMind提出了⼀种新的⽅法，即使⽤价值⽹络(value networks)来评估棋⾯好坏，使⽤策略⽹络(policy networks)来选择落⼦动作。这...
2016 年，DeepMind 在人工智能领域迎来新成果，其所开发的人工智能围棋系统 AlphaGo，成功地击败了人类职业围棋手，从而引发了国际范围内对人工智能的强烈关注。而描述这一突破性成就的论文成果 [1] 的合著者之一，便是在 DeepMind 做出重要贡献的西弗雷，自 2014 年加入至今，他已经供职超过十年时间。图丨相关论文（...
,对局中限制一场比赛在2小时之内(新闻中的零封是对下赢李世乭的AlphaGoLee)。 2.论文附录内容 我们知道,Nature上的文章一般都是很强的可读性和严谨性,每一篇文章的正文可能只有...:MasteringtheGameofGowithout Human Knowledge [1],之后会主要以翻译论文为主,在语言上尽量易懂,避免翻译腔。AlphaGoZero,从本质上...
在第一篇文章Nature 2016| AlphaGo 强化学习论文解读系列(一)中,我们介绍了AlphaGo使用了监督学习+自监督强化学习+围棋领域人工特征+策略网络和值网络+蒙特卡罗搜索和rollouts的方法。相比于AlphaGo,AlphaGoZero做了进一步的简化和升级,只使用自监督强化学习+无人工特征+单一网络+蒙特卡罗搜索。下面将详细介绍AlphaGoZero方法...
2016 年 1 月 28 日,Deepmind 公司在 Nature 杂志发表论文 Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search,介绍了 AlphaGo 程序的细节。本文是对这篇论文的阅读笔记,以及关于人工智能和围棋进一步的一些想法。 声明:我是数学 PhD 和软件工程师,但不是人工智能领域的专家。我也不会下围棋...
2016 年 1 月 28 日,Deepmind 公司在 Nature 杂志发表论文 Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search,介绍了 AlphaGo 程序的细节。本文是对这篇论文的阅读笔记,以及关于人工智能和围棋进一步的一些想法。 >>> 声明:我是数学 PhD 和软件工程师,但不是人工智能领域的专家。我也不会...