在强化学习(十八) 基于模拟的搜索与蒙特卡罗树搜索(MCTS)中,我们讨论了MCTS的原理和在棋类中的基本应用。这里我们在前一节MCTS的基础上,讨论下DeepMind的AlphaGo Zero强化学习原理。 刘建平Pinard 2019/04/01 1.5K0 深度强化学习(DRL)专栏(一) 编程算法游戏强化学习机器学习深度学习 ...
博客标题有点标题党了,搜索上接到的可不止是 CNN。首先我们介绍下 MCTS 的递归树状结构,如下所示。 树中每一个节点 s 代表了一个围棋盘面,并带有两个数字。一个是访问次数N(s),另一个质量度Q(s)。访问次数 N(s)表示在搜索中节点被访问的次数。面对一个盘面,MCTS 会进行重复搜索,所以一个节点可能会被反...
也许训练数据足够丰富后,网络能够基本学会数气,然后 MCTS 可以解决偶尔看错的问题。但是,如果网络能自己学会精确数气,我会很惊讶。 2. 围棋棋盘的编码:更好的方法 更适合作为神经网络的输入的棋盘编码方式,是所谓 one-hot 编码,就是用 1 代表有某个性质的地方,用 0 代表没有某个性质的地方。例如,先做这样三...
JoshieGo 是一个基于 TensorFlow 实现的围棋 AI 程序,设计架构与 AlphaGo 类似。本项目的价值网络和策略网络全部使用人类对局数据训练,对局的时候使用 APV-MCTS 进行搜索,水平相当于 OGS 上的业余 3-4 段。 项目链接:https://github.com/HardcoreJosh/JoshieGo Awesome Satellite Imagery Competitions #卫星图像机器学...
mcts_pure.py Add files via upload Oct 1, 2022 policy10.py outdate; kept as called by train_multi2 Oct 1, 2022 policy10a.py Add files via upload Oct 1, 2022 policy6b.py outdate; kept as used by synthetic Oct 1, 2022 policy7.py ...