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AlphaGo 的算法和技术分析
最近我仔细看了下AlphaGo在《自然》杂志上发表的文章,写一些分析给大家分享。 AlphaGo这个系统主要由几个部分组成: 走棋网络(Policy Network),给定当前局面,预测/采样下一步的走棋。 快速走子(Fast rollout),目标和1一样
玄学酱
7年前
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AlphaGo的大数据等技术分析
AlphaGo的分析 最近我仔细看了下AlphaGo在《自然》杂志上发表的文章,写一些分析给大家分享。 AlphaGo这个系统主要由几个部分组成: 1. 走棋网络(Policy Network),给定当前局面,预测/采样下一步的走棋。 2. 快速走子(Fast
知与谁同
7年前
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28天自制你的AlphaGo(三):对策略网络的深入分析以及它的弱点所在
一、神经网络在围棋中的历史 再次回顾 AlphaGo v13 的三大组件: MCTS(蒙特卡洛树搜索) CNN (卷积神经网络,包括:策略网络 policy network、快速走子网络 playout network、价值网络 value network)
云栖大讲堂
7年前
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AlphaGo Zero横空出世,DeepMind Nature论文解密不使用人类知识掌握围棋
今年5月乌镇围棋大赛时,DeepMind CEO Hassabis 表示,将在今年晚些时候公布战胜了柯洁的那版AlphaGo的技术细节。今天,这个承诺如约兑现,DeepMind在他们最新发表于Nature的一篇论文中,描述了迄今最强大的一版AlphaGo——
技术小能手
6年前
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田渊栋:AlphaGo系统即使在单机上也有职业水平
Facebook人工智能组研究员田渊栋博士在知乎专栏上更新了一篇文章,详细分析了AlphaGo在《自然》杂志上发表的论文,他认为AlphaGo整个系统即使在单机上也已具有了职业水平,与李世石的比赛会相当精彩。 以下是田渊栋博士的知乎专栏原文: 最近我
ap0581w9c
8年前
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【专栏】谷歌资深工程师深入浅析AlphaGo Zero与深度强化学习
AlphaGo的巨大成功掀起了围棋界三千年未有之大变局,也使得深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)渐为大众熟悉。尤其是最新推出的AlphaGo Zero完全摒弃了人类知识,并且三天内碾压了早期版本的AlphaGo,更足显强化
技术小能手
6年前
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Facebook 田渊栋详解:深度学习如何进行游戏推理?
雷锋网按:腾讯围棋 AI 程序“绝艺”(Fine Art)在世界电脑围棋大赛 UEC 上力压多支日韩参赛退伍获得冠军,一时间又引发了大家对 AI 和围棋的关注和讨论。 其实,自去年 3 月份 AlphaGo 战胜李世石之后,人们对会下围棋的人工智能程序已经不陌
云栖大讲堂
7年前
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AlphaGo 代码开源了,很快你也可以挑战它了
如果你对 AlphaGo 感兴趣,也想自己动手试试,那么下面是个好消息:根据 Engadget 的报道,Google 宣布将 DeepMind 源代码开源,上传到 Github 上。Google 希望以此增加 AI 能力的开放性,让更多开发者参与 AI 研究
boxti
7年前
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