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论文要义现在我们就介绍一下这一篇非常著名的有关AlphaGO原理的论文《MasteringthegameofGowithdeepneuralnetworksandtreesearch》，它发表在2016年的2月的《Nature》，这篇论文的领衔人物就是大名鼎…
Nature封面论文：MasteringthegameofGowithdeepneuralnetworksandtreesearch（通过深度神经网络和树搜索，学会围棋游戏）AlphaGo给围棋带来了新方法，它背后主要的方法是ValueNetworks（价值网络）和PolicyNetworks（策略网络...
AlphaGoZero=启发式搜索+强化学习+深度神经网络，你中有我，我中有你，互相对抗，不断自我进化。使用深度神经网络的训练作为策略改善，蒙特卡洛搜索树作为策略评价的强化学习算法。1.论文正文内容详细解析先上干货论文：MasteringtheGameofGowithoutHumanKnowledge[1]，之…
第二个版本：AlphaGoLee打败李世石（2016.3），和第一个版本使用了类似的方法（详情见AlphaGo论文的Methods部分）。第三个版本：AlphaGoMaster在线上游戏中崭露头角（2017.1），达到了60-0的完胜（也是使用了人类数据和特征，详情见该论文methods
新智元报道来源：Nature；DeepMind编译：闻菲，刘小芹【新智元导读】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，使用纯强化学习，将价值网络和策略网络整合为一个架构，3天训练后就...
在论文中一个有趣的结论是：两个大脑取平均的结果比依赖两者各自得出的结果都要好很多。.这应当是让AlphaGo表现出和人类相似性的关键所在...
从维基百科最下方那篇论文截的图。原文有点长，这里点到为止，足够理解AlphaGO即可。N是搜索次数，控制exploitationvs.exploration。免得一直搜那个最好的分支，错过边上其他次优分支上的好机会。AlphaGo四大组件。最后只直接用了其中3个，间接用
但是，如果AlphaGo真的在这种训练下达到高水平，以后可以考虑使用高水平AlphaGo自我对弈的棋局重新训练形成“专家训练网络”，也许效果会更好。三、关于论文中的几个有趣事实（1）“快速走子网络”计算一次需要2微秒，“专家训练网络”计算一次需要3毫秒。
AlphaGo连胜李世石两局，是一款代表最先进的人工智能技术的程序，分享这篇DeepMind团队在《Nature》上发表的研究AlphaGo的论文！！！goNature.pdf
【AlphaGo】【论文阅读】前后花了十个小时阅读这篇论文。写得不正确的地方还请指教。论文题目:MasteringtheGameofGowithDeepNeuralNetworksandTre...
考虑到很多AI领域、深度学习领域的专家不屑于科普AlphaGo的“算法”,而更多的人又不愿意去啃那篇论文,干脆我就来抛砖引玉,将AlphaGo的“思考过程”和大家做个普及性分享,并谈谈自己...
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...
Deepmind于2016年1月28日在Nature杂志上发表第一篇关于AlphaGo的论文,并登上封面。Nature这篇论文中的AlphaGo是全新的,它不是战胜柯洁的那个最强的Master,但却是孪生兄弟。它的...
随后，会讨论强化学习的各种应用，包括在游戏（特别是AlphaGo）、机器人、口语对话系统（聊天机器人）、机器翻译、文本序列预测、神经架构设计、个性化网络服...
考虑到很多AI领域、深度学习领域的专家不屑于科普AlphaGo的“算法”,而更多的人又不愿意去啃那篇论文,干脆我就来抛砖引玉,将AlphaGo的“思考过程”和大家做个普及性...
alphago两篇论..原以为,第一篇论文中有一部分技术没有公布出来,现在看来应该是无保留公布了,其他软件达不到水平是因为硬件不够,缺少tpu,以及细节做得不好。第...
如果说AlphaGo是一代“爷爷”，那么AlphaGoZero就是二代“爸爸”，AlphaZero则是三代“孙儿”，MuZero就是四代“重孙”。其中，出生最晚的“重孙”MuZero最厉害。图...
虽然是陈词滥调，不过我还是要在这里广告一下:)我们最近发布了ELFOpenGo，是AlphaGoZero/AlphaZero的...
我们感谢樊麾答应和AlphaGo进行比赛;感谢T.M担当比赛的裁判;感谢R.M和T.S给予有帮助的讨论和建议;感谢A.C和M.C在可视化方面的工作;感谢P.D,G.W,D.K,D.P,H.v...