PrediNet的工作原理简述 PrediNet其实是一种降维的手段，将高维数据(如图像)转换为低维的命题表示形式。这里先把论文的原文翻译一下： PrediNet的工作分为三个阶段:注意、绑定和评估。
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。 ...本篇主要参考了AlphaGo Zero的论文, AlphaGo Zero综述和AlphaGo Zero Cheat Sheet。 1. ...AlphaGo Zero的MCTS搜索 现在我们来再看看AlphaGo Zero的MCTS搜索过程，在强化学习(十八) 基于模拟的搜索与蒙特卡罗树搜索(MCTS)里，我们已经介绍了MCTS的基本原理...有了MCTS上的数据结构，我们看看AlphaGo Zero的MCTS搜索的4个阶段流程： 首先是选择，在MCTS内部，出现过的局面，我们会使用UCT选择子分支。子分支的UCT原理和上一节一样。
除以N是赋予其随机性，就是不要陷入局部走法，给其他位置以一定的机会 AlphaGo Zero 的改进 完全不需要人类棋谱，采用自己和自己下棋的方式学习。
Deepmind 最近发布了 AlphaGo 的最新版本 AlphaGo Zero 的论文，AlphaGo 不再需要学习人类的经验，而是可以自己学习如何下围棋，而且最新的 Zero 可以打败之前的版本...围棋用暴力的方式是太低效了，所以 AlphaGo 也尝试像人一样用直觉来缩小选择的范围。 第一个版本用两个卷积神经网络共同合作来决定策略： ?...除了两个神经网络，AlphaGo 还采用 Monte Carlo Tree Search 算法来高效地读取 move tree： ?...v=vC66XFoN4DE https://en.wikipedia.org/wiki/AlphaGo https://deepmind.com/research/alphago/ https:/.../machinelearnings.co/understanding-alphago-948607845bb1
AlphaGo Master的水平。...五局赛后韩国棋院授予AlphaGo有史以来第一位名誉职业九段。 这个版本名字叫AlphaGo Lee: 这个4:1胜李世石的版本相较 AlphaGo Fan 等级分大约提高了 600 分。...6 AlphaGo Zero战胜AlphaGo Master AlphaGo Zero: 这个版本相较 AlphaGo Master 等级分又提升了大约 330 分。...AlphaGo Zero 和 AlphaGo Master 相比，主要改动有两处: 1) 直接使用棋子位置做神经网络输入(下面会进一步叙述)，不再使用人工特征 (AlphaGo Lee/Master/Fan...AlphaGo在没有人类对手后，2017年5月25日，AlphaGo之父杰米斯·哈萨比斯宣布AlphaGo退役。
AlphaGo）的能力。...Zero 强化学习算法原理深度分析 第五篇: 井字棋、五子棋AlphaGo Zero 算法实战 AlphaGo Zero 综述 AlphaGo Zero 作为Deepmind在围棋领域的最后一代AI...这一篇，从原理上来解析AlphaGo Zero的运行方式。...从第一性原理来理解AlphaGo Zero 前一代的AlphaGo已经战胜了世界冠军，取得了空前的成就，AlphaGo Zero 的设计目标变得更加General，去除围棋相关的处理和知识，用统一的框架和算法来解决棋类问题...AlphaGo Zero MCTS 具体过程 ?
然后就可以进行下棋，并成功打败他的哥哥AlphaGo Lee和AlphaGo Fan. 相关数据： 训练了3天，进行了4.9百万次对弈。 0.4s计算每次的落子。...二、训练过程中所需要的信息 AlphaGo Zero在其训练程序中明确或隐含地使用的领域知识或其蒙特卡罗树搜索; 这些是需要替代的知识项目AlphaGo Zero学习不同的（交替马尔科夫）博弈： 1、完善的围棋规则信息...如果AlphaGo Zero的根值和最佳子值低于阈值，则会退出。...与AlphaGo Fan和AlphaGo Lee的MCTS相比，主要区别在于AlphaGo Zero不使用任何推出;它使用单个神经网络代替单独的策略和价值网络;叶节点总是扩展，而不是使用动态扩展;每个搜索线程只是等待神经网络评估...在AlphaGo Zero的大型（40块，40天）实例中也使用了转置表。
现在你能看到所有AI的本领——自动驾驶汽车也好，医学影像中的落地也罢，即使是AlphaGo在围棋比赛中拿到世界第一——这些都是非常窄层面上的智能，是在某些可以大量收集数据情况中为了特定功能专门训练的。...我不是想将DeepMind在AlphaGo上的研究影响往小了说，而认为是人们将AlphaGo的发展解读为机器智力发展的重要过程是不妥的。这两者完全不是一回事。...问： DeepMind在AlphaGo中创造的算法也可以应用到其他科学研究中，比如蛋白质折叠和药物研究。你认为在其他地方应用这种研究容易吗？ LeCun: AlphaGo中用的是增强学习。...AlphaGo Zero在几天内下了数百万盘围棋，可能比人类在发明围棋以来的大师下得还要多。
AlphaGo的胜利是否意味着人工智能的黑色方碑（图1， 请参见电影《2001：太空漫游》）已经出现? 本文将从AlphaGo的原理入手逐步探讨这个问题。 ?...1.AlphaGo的原理 网上介绍AlphaGo原理的文章已经有不少，但是我觉得想深入了解其原理的同学还是应该看看Nature上的论文原文 “Mastering the game of Go with...个人觉得介绍AlphaGo的原理还是这篇最好。为了后面的讨论方便，这里对其原理做简要总结。 对于围棋这类完全信息博弈，从理论上来说可以通过暴力搜索所有可能的对弈过程来确定最优的走法。...AlphaGo其基本原理也是基于MCTS的，其实一点也不深奥。但是AlphaGo在MCTS上做了两个主要的优化工作，使得围棋人工智能从业余水平飞跃至职业顶尖水平。...12号这一局有人认为是AlphaGo故意输给李世石，或者为了保存实力，或者为了能够进入排名。但是从Google公开的原理来看，其显然不具备做这样决策的机制。
为了解释其工作机制，我们先描述 AlphaGo 系统，主要内容参见 AlphaGo 团队发表于今年一月份的 论文（系统的细节和 AlphaGo 与李世石的比赛有不同，但是主要的原理是一致的）。...为了超越业余水平，AlphaGo 需要一种衡量棋盘状态的方法。...（实际上，AlphaGo 使用了一个更加复杂的实现方式）接着，AlphaGo 将这个观点和对很多可能的走子过程的搜索进行组合，将搜索放在策略网络认为更加可能的路径上。...然后，策略网络帮助 AlphaGo 构建了一个刻画了非常类似于人类棋手所谓的关于不同棋盘状态的直觉的概念。 按照这样的方式，AlphaGo 比 Deep Blue 更具突破性。...现在我们也面临许多巨大的挑战：扩展计算机能够表示的直觉的范围，让系统更加稳定，理解他们工作的原理和机制，学习将这些模型和已有的计算机系统组合的更好的方式。
在AlphaGo战胜人类围棋顶尖高手之际，本文简单探讨了投资AlphaGo系统模块与训练数据以及可行性。并将其实现逻辑与郝伯特•西蒙过程理性算法比较。...虽然现在AlphaGo系统做的还是人类算法的模拟仿真。 但想想也不用太担心，围棋的规则是固定的，但金融的规则可不是固定的。...还好我们还有杀手锏，如熔断机制，很轻松就可以碾压AlphaGo系统，让其做的所有训练无效。另外如何界定数据边界，信息收集成本等问题，都可以让我们不用太担心投资版AlphaGo系统。...最后，我们来探讨如何更好的使用AlphaGo系统为人类服务。李喆六段在评价李世石两盘棋说：“AlphaGo给出选点的思维方式与人类不同，但我们却可以用人类的方式去理解它，这是一件多么美妙的事情。”...AlphaGo的分析[OL].知乎 专栏文章.2016-02-29. [7] 袁峻峰.
这一片将简单的介绍一些AlphaGo的相关算法，其中一些算法是之前介绍过的，未介绍过的那些将在接下来的日子详细展开*(近来有朋友问我关于最近半个月未更新的问题，~~~首先谢谢大家，但由于最近一直有一些其他的事情未来的急更新
AlphaGo Zero [1] 已经出来一段时间了。本来 AlphaGo Zero 一出来就应该写科普的，但自己实在懒。等到现在才更新。...AlphaGo Zero 最大的亮点是：完全没有利用人类知识，就能够获得比之前版本更强大的棋力。...搜索结束后，MCTS 选择根节点的质量度最高的子节点作为 AlphaGo 的着法。 2. 网络结构和训练方法 AlphaGo Zero 的网络结构和之前的版本不同。...AlphaGo Zero 的网络结构采用了 resnet 网络，而之前的版本则采用了传统的 CNN 网络。...3.2 不同版本 AlphaGo 的比较。 从下图可以看出，不用人类知识的 AlphaGo Zero 超过之前的版本。
这篇文章主要是阅读《Nature》论文及关于AlphaGo的相关文章的学习心得。 本文的主要目的是增进分享，交流学习，方便初学者了解AlphaGo中的算法，以及一些机器学习中的常见思路。...在AlphaGo的论文中就是采用了以下更多的特征： ? 所以，输入模型的特征是一个361×n维度的向量。基于这些向量来训练模型。...最终，AlphaGo只依靠一个13层的卷积神经网络就能训练出一个比较好的落子分类器。比起图像识别竞赛用到的20、30层的深层神经网络还是比较浅了。这些都是特征工程的功劳。...需要说明的是，这里只是对蒙特卡罗树搜索做一个原理性的简化解释。真实的搜索过程可以增加许多策略，远比这里复杂。 6.2 基于快速走子pπ的MCTS 其实，我们还有另一种蒙特卡罗树搜索。...◆ ◆ ◆ 总结 到此为止，AlphaGo的算法原理基本介绍完了。其实也并不复杂，而且这些都不是AlphaGo或者DeepMind团队首创的。
同时每步棋AlphaGo都会给出自己的胜率分析，希望AlphaGo对围棋的独特理解可以给我们一些启发。...2.所有盘面都有AlphaGo评价的胜率，以及AlphaGo推荐的下法。 3.所有AlphaGo的胜率与推荐下法，AlphaGo都思考将近10分钟（1000万次模拟）。...▌AlphaGo、AlphaGo zero、AlphaZero ---- 2016年Google在Nature上发表基于深度学习算法的围棋程序AlphaGo，AlphaGo在古老的围棋比赛中以4:1的高分击败了世界大师级冠军李世石...AlphaGo Lee、仅用40天就击败 AlphaGo Master的围棋人工智能。...从无知幼儿开始，我们新的程序—AlphaGo Zero达到了超级专家的水平，在与之前开发的AlphaGo（指代和李世石对弈的AlphaGo）的对弈中，取得了100-0的完胜。
上午 10:59 分，连笑八段联手 AlphaGo 执白战胜古力九段与 AlphaGo 的组合，赢得了史上首次人机配对赛。...而在下午 16：:32 时，五位世界冠军组成的团队在与 AlphaGo 的对决中收官阶段认输，团体赛告于段落。 ? 前所未有的人机赛制 今天 AlphaGo 与人类展开了两场比赛。...在配对赛中，由「古力九段+AlphaGo」对战「连笑八段+AlphaGo」。比赛中，人类棋手除了要理解 AlphaGo 的风格，还要与之合作。...行至 200 手，全场占据优势的黑棋一方出现了分歧，AlphaGo 的代表举出了认输的牌子，但遭到了古力的拒绝，比赛继续（据古力介绍，AlphaGo 认输，人类有权拒绝，但如果人类选手认输，AlphaGo...获胜方连笑在接受采访时称开局与 AlphaGo 配合有点困难，把队友带入了一条不归路，自己的队友不如对方的 AlphaGo 稳健，感觉很像人类。 ? ?
当谷歌的AlphaGo战胜了人类顶级棋手，人工智能开始更多进入大众视野。本次峰会主题为原力.感知，探寻商业发展和技术发展的内在原动力，感知VR、AR、人工智能和智能出行等领域的未来。...在他看来，神经网络正在向大脑靠近，AI的火爆不是因为其技术和原理，所谓的隐患更只是一个科技界的政治问题。他更是透露，AlphaGo拥有了直觉。...人工智能火不是因为它的原理和技术 海伊: 采访了这么多期人工智能领域的领先人物，我发现让我惊喜的是很多相对新的组织都将目光放得很长远，制定战略也都是基于长期的考虑，他们更倾向于选择不期待短期回报的投资者...现在神经网络这么火不是因为它的原理，而是因为它真的可以做事情。像语音识别、物体识别、机器翻译等这些应用都很震撼，人们也更乐意朝这方面投钱，来支持这方面的基础研究。...谈谷歌的人工智能，AlphaGo有了直觉 海伊: 现在您在学术界和应用界之间架起了桥梁，在您工作了多伦多大学任教的同时也加入了谷歌。
What 由于没有人类知识，知识的累积只有来自self-play，从AlphaGo提到用policy gradient也可以通过self-play提升自己；不过也许因为效率不够或者其它原因，DM选择（发现...作为对比，AlphaGo的梳理在这里： https://zhuanlan.zhihu.com/p/351108250 虽然名字叫policy network和value network，但它们的训练已经和常规的...以下是文章节选，说明MCTS是如何对应到policy improvement和policy evaluation，注意形容搜索策略是“much stronger” The AlphaGo Zero self-play...与AlphaGo以及之前各版本的对比原文也列的很清楚。 Last AlphaGo Zero，在前一代的基础上做了极大的简化，结构优雅，是个人最喜欢的算法。
上一篇文章简单学习了 AlphaGo Zero 的特点： AlphaGo Zero 初探 http://www.jianshu.com/u/7b67af2e61b3 算法采用自对弈强化学习，不再需要学习人类棋谱数据...AlphaGo Zero 的网络结构： ? 是基于 ResNet 的卷积网络，包含 20 或 40 个 Residual Block，加入批量归一化和非线性整流器模块。...KG06gqVobU5NSCFeHILHcVFUeMsbvwS-lxjqQGg98faovwjxeTUgZAUMnRQ https://charlesliuyx.github.io/2017/10/18/%E6%B7%B1%E5%85%A5%E6%B5%85%E5%87%BA%E7%9C%8B%E6%87%82AlphaGo
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....我们的DarkForest和AlphaGo同样是用4搭建的系统。...有意思的是在AlphaGo为了速度上的考虑，只用了宽度为192的网络，而并没有使用最好的宽度为384的网络(见图2(a))，所以要是GPU更快一点(或者更多一点)，AlphaGo肯定是会变得更强的。...AlphaGo的估值网络可以说是锦上添花的部分，从Fig 2(b)和Extended Table 7来看，没有它AlphaGo也不会变得太弱，至少还是会在7d-8d的水平。...他们能做出AlphaGo并享有现在的荣誉，是实至名归的。 从以上分析也可以看出，与之前的围棋系统相比，AlphaGo较少依赖围棋的领域知识，但还远未达到通用系统的程度。
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