AlphaGo原理浅析
AlphaGo原理浅析 一、总结 一句话总结： 正如人类下棋那般【“手下一步棋，心想三步棋”】，Alphago也正是这个思想 【当处于一个状态时，机器会暗地里进行多次的尝试/采样】，并基于反馈回来的结果信息改进估值函数，从而最终通过增强版的估值函数来选择最优的落子动作 ...
原文：AlphaGo原理浅析
一 PolicyNetwork 走棋网络 首先来讲一下走棋网络。我们都知道，围棋的棋盘上有 条纵横交错的线总共构成 个交叉点，状态空间非常大，是不可能用暴力穷举的方式来模拟下棋的。但是我们可以换一种思路，就是让计算机来模拟职业棋手来下棋。DeepMind团队首先想到的是用深度卷积神经网络，即DCNN来学习职业棋手下棋。他们将围棋棋盘上的盘面视为 的图片作为输入，黑子标为 ，白子标为 ，无子标为 。 ...
2017-11-19 22:12 0 1336 推荐指数：
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