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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...
TheAlphaGo,AlphaGoZero,andAlphaZeroseriesofalgorithmsareremarkabledemonstrationsofdeepreinforcementlearning'scapabilities,achievingsuperhumanperformanceinthecomplexgameofGowithprogressivelyincreasingautonomy.However,manyobstaclesremainintheunderstandingofandusabilityofthesepromisingapproachesbytheresearchcommunity.Toward…
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。.真正的工程实现过程远比本文介绍得复杂。.本文更多是启发式地进行阐述与...
谷歌AlphaGo:深度揭秘谷歌AI围棋程序AlphaGo机制.谷歌的DeepMind宣布了AlphaGo，这个针对围棋的神经网络人工智能可媲美人类的职业选手。.DavidSilver等人的论文详细描述了AlphaGo。.他们的技术非常简单，但性能却非常强大。.对那篇论文中技术术语不熟悉的读者们...
原版论文是《MasteringthegameofGowithdeepneuralnetworksandtreesearch》，有时间的还是建议读一读，没时间的可以看看我这篇笔记凑活一下。网上有一些分析AlphaGo的文章，但最经典的肯定还是原文，还是踏踏实实搞懂AlphaGo的基本原理我们再来吹牛吧。
深入浅出看懂AlphaGo如何下棋.2017-05-27.MachineLearning.【阅读时间】15min8506words.【阅读内容】针对论文AlphaGo第一版本，进行了详细的说明和分析，力求用通俗移动的语言让读者明白：AlphaGo是如何下棋的.问题分析.围棋问题，棋盘19*19=361个交叉点可供落子...
AlphaGo论文的译文：用通用强化学习自我对弈，掌握国际象棋和将棋Mastering-Chess-and-Shogi-by-Self-Play-with-a-General-Reinforcement-Learning-Algorithm由于是通用棋类AI，因此去掉了代表围棋的英文“Go”，没有使用人类知识，从零开始训练，所以用Zero，两相结合得到“AlphaZero”，这个…
科普一下AlphaGo的论文算法并谈谈自己的思考遥远地方剑星（farfromwhere）二十年前我还是一名本科生的时候，就对计算机算法很感兴趣。当时深蓝战胜了卡斯帕罗夫，大家都普遍会议论到围棋，并且基本的观点都一致，就是计算机虽然在国际象棋上战胜了人类，但是离在围棋上战胜人类还有相当…
Along-standinggoalofartificialintelligenceisanalgorithmthatlearns,tabularasa,superhumanproficiencyinchallengingdomains.Recently,AlphaGobecamethefirstprogramtodefeata...
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...
TheAlphaGo,AlphaGoZero,andAlphaZeroseriesofalgorithmsareremarkabledemonstrationsofdeepreinforcementlearning'scapabilities,achievingsuperhumanperformanceinthecomplexgameofGowithprogressivelyincreasingautonomy.However,manyobstaclesremainintheunderstandingofandusabilityofthesepromisingapproachesbytheresearchcommunity.Toward…
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。.真正的工程实现过程远比本文介绍得复杂。.本文更多是启发式地进行阐述与...
谷歌AlphaGo:深度揭秘谷歌AI围棋程序AlphaGo机制.谷歌的DeepMind宣布了AlphaGo，这个针对围棋的神经网络人工智能可媲美人类的职业选手。.DavidSilver等人的论文详细描述了AlphaGo。.他们的技术非常简单，但性能却非常强大。.对那篇论文中技术术语不熟悉的读者们...
原版论文是《MasteringthegameofGowithdeepneuralnetworksandtreesearch》，有时间的还是建议读一读，没时间的可以看看我这篇笔记凑活一下。网上有一些分析AlphaGo的文章，但最经典的肯定还是原文，还是踏踏实实搞懂AlphaGo的基本原理我们再来吹牛吧。
深入浅出看懂AlphaGo如何下棋.2017-05-27.MachineLearning.【阅读时间】15min8506words.【阅读内容】针对论文AlphaGo第一版本，进行了详细的说明和分析，力求用通俗移动的语言让读者明白：AlphaGo是如何下棋的.问题分析.围棋问题，棋盘19*19=361个交叉点可供落子...
AlphaGo论文的译文：用通用强化学习自我对弈，掌握国际象棋和将棋Mastering-Chess-and-Shogi-by-Self-Play-with-a-General-Reinforcement-Learning-Algorithm由于是通用棋类AI，因此去掉了代表围棋的英文“Go”，没有使用人类知识，从零开始训练，所以用Zero，两相结合得到“AlphaZero”，这个…
科普一下AlphaGo的论文算法并谈谈自己的思考遥远地方剑星（farfromwhere）二十年前我还是一名本科生的时候，就对计算机算法很感兴趣。当时深蓝战胜了卡斯帕罗夫，大家都普遍会议论到围棋，并且基本的观点都一致，就是计算机虽然在国际象棋上战胜了人类，但是离在围棋上战胜人类还有相当…
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