为了更直观地理解 AlphaGo/AlphaZero 算法如何决策,我们以具体游戏实例进行分析。本节首先以围棋对局为例,看看 AlphaGo 在对抗人类时如何选择关键着法;然后以国际象棋或将棋为例,观察 AlphaZero 展现出的超凡技巧和与传统引擎的不同之处。 4.1 围棋对局示例:AlphaGo 决策解析 李世乭九段 vs AlphaGo (2016):在举世瞩...
David Silver是一位英国的人工智能研究员,最出名的是他在强化学习领域的突出成就。他是DeepMind的高级研究员,并因领导开发AlphaGo而闻名,AlphaGo是第一个在围棋比赛中击败世界冠军的人工智能系统。Silver还开发了AlphaZero,这是一个能够从零开始自学多种复杂游戏的系统。他的工作对人工智能和机器学习领域产生了深远的...
黑棋:AlphaZero 白棋:Master (;GM[1]FF[4] SZ[19] GN[AlphaZero 40 block VS AlphaGo Master (第16局)] DT[2017-10-19] PB[AlphaZero] PW[Master] BR[P9段] WR[9段] KM[750]HA[0]RU[Japanese]AP[GNU Go:3.8]RE[W+R]TM[10800]TC[3]TT[60]AP[foxwq] ;B[pp];W[dp];B[pd];W[dd...
完全自主练习的AlphaZero AlphaZero是以神经网络和强化学习为基础的，在给定比赛规则后，完全通过自主练习进行训练。这不同于让AlphaGo Zero下围棋，AlphaZero涉及到全新的算法，它和AlphaGo Zero区别在于：第一，象棋的规则是不对称的，比如，卒只能向前移动，国王和王后一侧的王车易位不同，这意味着基于神经网络的技术...
AlphaZero 算法是 AlphaGo Zero 的通用化版本，后者首先被应用在了围棋任务上。它使用深度神经网络和从零开始的强化学习代替了手工编入的知识和特定领域的增强信息。AlphaZero 不使用手动编写的评估函数和移动排序启发式算法，转而使用深度神经网络 (p, v) = f_θ(s) 和参数θ。该神经网络将棋盘位置 s 作为输入...
因此,AlphaGo 被认为是一次突破。AlphaGo Zero 在 AlphaGo 的基础上更进一步,可通过完全自我对弈掌握围棋 [4]。最近出现的 AlphaZero 是一个类似的模型,通过通用强化学习算法训练神经网络架构,并击败了最好的将棋和国际象棋引擎 [1]。 AlphaZero 的壮举已被大众媒体 [5,6] 和国际象棋媒体 [7,8] 大量报道,其中...
不过需要注明的是,本纪录片中实际上使用的是AlphaGo算法,而非AlphaZero,准确来说,AlphaZero是AlphaGo的进阶版本,全名为AlphaGo Zero。纪录片中与李世石博弈的AlphaGo在跟AlphaGo Zero 博弈时,0-100全负,并且,AlphaGo Zero在训练中未使用任何手工设计的特征或者围棋领域的专业知识,仅仅以历史棋面作为输入,其训练数据全部...
DeepMind 推出的 AlphaGo 曾在围棋项目中取得了超越人类的表现,其研究曾经两次登上 Nature。近日,AlphaGo 的「完全自我博弈加强版」AlphaZero 的论文又登上另一大顶级期刊 Science 的封面。在论文中,AlphaZero 不仅征服了围棋,也在将棋、国际象棋等复杂游戏中实现了超越人类的表现。 此前不久,DeepMind 还推出了 ...
因此,AlphaGo 被认为是一次突破。AlphaGo Zero 在 AlphaGo 的基础上更进一步,可通过完全自我对弈掌握围棋 [4]。最近出现的 AlphaZero 是一个类似的模型,通过通用强化学习算法训练神经网络架构,并击败了最好的将棋和国际象棋引擎 [1]。 AlphaZero 的壮举已被大众媒体 [5,6] 和国际象棋媒体 [7,8] 大量报道,其中...
在AlphaGo Zero 论文中,每一个 self-play 对局的前 30 步,action 是根据正比于 MCTS 根节点处每个分支的访问次数的概率采样得到的(也就是上面 Self-play 示意图中的at∼πt,有点类似于随机策略梯度方法中的探索方式),而之后的 exploration 则是通过直接加上 Dirichlet noise 的方式实现的(P(s,a)=(1−...