发表服务
Nature 封面论文：Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search（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 Value Networks（价值 …
2016年3月，Alpha Go Master击败最强的人类围棋选手之一李世石。击败李的版本，在训练过程中使用了大量人类棋手的棋谱。2017年10月19日，DeepMind公司在《自然》杂志发布了一篇新的论文，AlphaGo Zero——它完全不…
AlphaGo团队于2017年10月19日在“ 自然 ” 杂志上发表了一篇文章，介绍了AlphaGo Zero，这个版本不用学习人类的游戏数据，比之前的版本更强大。 AlphaGo Zero 在三天内通过自我对弈拥有了超过了 AlphaGo Lee的实力，赢得100比0，在21天内达到了 AlphaGo …
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。少了估值网络，等级分少了480分，但是少了走棋网络，等级分就会少 …
下面来自于自然期刊的论文 [1] 就AlphaGo的技术做了详细的描述，有兴趣的读者可以去细读一下。 这篇论文投稿于去年，但公开刊登于今年的年初。 我们可以看到论文里长长的作者名单列表，可以看出Google Deepmind为了这项工作确实花了不少血本，而且好几个人都是本领域最顶尖的学者。
AlphaGo Zero = 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：Mastering the Game of Go without Human …
所以说，AlphaGo只能打有准备的仗，让它临场发挥的话，可能它连我都下不赢，更别提它能“占领地球”了。直到2017年10月19，Deepmind（谷歌下属公司）在国际学术期刊《自然》上发表的一篇研究论文中就提到了AlphaGo的全新版本——AlphaGo Zero。
Nature 封面论文：Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search（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 Value Networks（价值 …
2016年3月，Alpha Go Master击败最强的人类围棋选手之一李世石。击败李的版本，在训练过程中使用了大量人类棋手的棋谱。2017年10月19日，DeepMind公司在《自然》杂志发布了一篇新的论文，AlphaGo Zero——它完全不…
AlphaGo团队于2017年10月19日在“ 自然 ” 杂志上发表了一篇文章，介绍了AlphaGo Zero，这个版本不用学习人类的游戏数据，比之前的版本更强大。 AlphaGo Zero 在三天内通过自我对弈拥有了超过了 AlphaGo Lee的实力，赢得100比0，在21天内达到了 AlphaGo …
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。少了估值网络，等级分少了480分，但是少了走棋网络，等级分就会少 …
下面来自于自然期刊的论文 [1] 就AlphaGo的技术做了详细的描述，有兴趣的读者可以去细读一下。 这篇论文投稿于去年，但公开刊登于今年的年初。 我们可以看到论文里长长的作者名单列表，可以看出Google Deepmind为了这项工作确实花了不少血本，而且好几个人都是本领域最顶尖的学者。
AlphaGo Zero = 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：Mastering the Game of Go without Human …
所以说，AlphaGo只能打有准备的仗，让它临场发挥的话，可能它连我都下不赢，更别提它能“占领地球”了。直到2017年10月19，Deepmind（谷歌下属公司）在国际学术期刊《自然》上发表的一篇研究论文中就提到了AlphaGo的全新版本——AlphaGo Zero。
发表服务