AlphaGo原理淺析
AlphaGo原理淺析 一、總結 一句話總結： 正如人類下棋那般【“手下一步棋，心想三步棋”】，Alphago也正是這個思想 【當處於一個狀態時，機器會暗地里進行多次的嘗試/采樣】，並基於反饋回來的結果信息改進估值函數，從而最終通過增強版的估值函數來選擇最優的落子動作 ...
原文：AlphaGo原理淺析
一 PolicyNetwork 走棋網絡 首先來講一下走棋網絡。我們都知道，圍棋的棋盤上有 條縱橫交錯的線總共構成 個交叉點，狀態空間非常大，是不可能用暴力窮舉的方式來模擬下棋的。但是我們可以換一種思路，就是讓計算機來模擬職業棋手來下棋。DeepMind團隊首先想到的是用深度卷積神經網絡，即DCNN來學習職業棋手下棋。他們將圍棋棋盤上的盤面視為 的圖片作為輸入，黑子標為 ，白子標為 ，無子標為 。 ...
2017-11-19 22:12 0 1336 推薦指數：
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