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摘要长久以来，人工智能的目标是在富有挑战性的领域中学习出一种从无知幼儿到超级专家的算法。最近，AlphaGo成为了在围棋游戏中打败人类世界冠军的第一个程序。其中，AlphaGo对下棋位置的预估和选定下棋位置所使用的树搜索算法使用了神经网络。
AlphaGo论文解析.发表于2018-02-10|分类于强化学习|阅读量.摘要.围棋游戏的挑战在于庞大的搜索空间、评估棋面局势和选择走子的困难。.作者提出一种使用“价值网络”来评估棋面局势，使用“策略网络”来选择走子的方法。.这些深度网络是通过结合人类...
摘要：国际象棋是人工智能史上最被广泛研究的领域。最强大的象棋程序是基于复杂的搜索技术、特定领域适应性以及人工评估函数的结合，这些函数在过去几十年里由人类专家不断完善改进。相比之下，AlphaGoZero最近在围棋中取得了超越人类的成绩，利用的是自我下棋的“白板”强化学习（译注...
摘要新智元AIWorld2017世界人工智能大会倒计时进入20天，DeepMind如约公布了他们最新版AlphaGo论文，也是他们最新的Nature论文，介绍了迄今最强最新的版本AlphaGoZero，使用纯强化…
附：《MasteringthegameofGowithouthumanknowledge》论文摘要长期以来，人工智能算法的目标就是让机器能够学习，在具有挑战性的专业领域，从婴儿般的状态（没有经验、知识基础）发展到超人类的级别。近期，AlphaGo成为了首个打败人类围棋世界
摘要：今天，Deepmind在在Nature发布了这篇论文——在这篇名为《MasteringthegameofGowithouthumanknowledge》（不使用人类知识掌握围棋）的论文中，Deepmind展示了他们更强大的新版本围棋程序“AlphaGoZero”，验证了即使在像围棋这样最具挑战性的领域，也可以通过纯强化学习的方法自我完善达到目的。
AlphaGo以5：0的比分赢了比赛（图6和扩展数据表1）。这是史上第一次，在人类不让子和完整棋盘的情况下，一个围棋程序在赢了一个人类职业棋手。这个壮举之前觉得须要至少十年才干达到。图4：AlphaGo的比赛评估。
论文摘要人工智能的长期目标是创造一个会学习的算法，能在特定领域中从一块白板开始，超越人类。最近，AlphaGo成为第一个在围棋游戏中打败世界冠军的程序。
论文MasteringthegameofGowithoutHumanKnowledge不使用人类知识精通围棋！摘要长久以来，人工智能的目标是在富有挑战性的领域中学习出一种从无知幼儿到超级专家的算法。最近，AlphaGo成为了在围棋游戏中打败人类世界冠军的第一个程序。
本文讲的是100:0！DeepmindNature论文揭示最强AlphaGoZero，无需人类知识，AlphaGo“退役”了，但Deepmind在围棋上的探索并没有停止。
论文中,为了分开结构和算法的贡献,DeepMind研究人员还比较了AlphaGoZero的神经网络架构和先前与李世乭对弈时的AlphaGo(记为AlphaGoLee)的神经网络架构的...
简单翻译了一下Alp..正好刚刚看到有人贴链接,就把摘要翻译了一下。我个人对计算机技术有一定了解,所以中间一些术语做了一点简单的注释。大家如果对外面瞎扯的新...
本文主要为我本身对AlphaGo1论文的理解及解读。由于本身可能能力有限,解读不准确的地方欢迎大家指正。符号简要说明s:State(状态)指代当前棋局状态,可以表示为一个19×1919...
形象地说,AlphaGo有四个思考用的“大脑”,也就是DeepMind团队训练出来的四个神经网络,用论文中的符号表示,就是Pπ、Pσ、Pρ和Vθ,为了方便起见,给它们起名为“快速走子网络”、“专...
去预测自我对弈中游戏的胜利方。程序AlphaGo有效的结合了策略网络和估值网络以及蒙特卡洛树搜索。图1:神经网络训练流水线及架构a.快速走子策略和通过一个下...
2016年1月28日,Deepmind公司在Nature杂志发表论文MasteringthegameofGowithdeepneuralnetworksandtreesearch,介绍了AlphaGo程序的细节。...
征子是个特殊情况，因为它计算难度很小，容易额外处理，而它要求的计算深度超过普通的（比如20步），...