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深入浅出看懂AlphaGoZero（文章最后有原AlphaGoZero论文地址）.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...
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
一、AlphaGo“思考”的过程.考虑到我们人类认识问题都愿意自顶向下，先看到全局再看局部。.所以我先介绍一下AlphaGo“思考”的全过程。.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...
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。
还包括AlphaGoZero的原始神经网络，其直接选择最大概率pa的移动a，而不使用MCTS。计划以Elo量表评估25：200分差距对应于75％的获胜概率。AlphaGoMaster为4,858，AlphaGoLee为3,739，AlphaGoFan为3,144。
**AlphaGoZero论文中文版**:MasteringthegameofGowithouthumanknowledge绪论长久以来，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已经成为第一个在围棋比赛中打败世界冠军的程序。
AlphaGo2.0VS柯洁——虽败犹荣.3.4.对未来的展望——从AlphaGo想开去.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...
引自AlphaGoZero论文DavidSilver：AlphaGoZero所用的算法，与策略梯度、Q-learning之类的传统（无模型）算法完全不同。通过使用AlphaGo搜索，我们大大改进了策略和自我对弈结果，然后用简单的基于梯度的更新来训练下一个策略和价值网络。
比较这两篇论文，AlphaGoZero比先前的版本AlphaGo的算法，更精炼，但是功能更强大。而且AlphaGoZero的论文，写得也更精彩。尤其是叙述AlphaGoZero靠自我博弈，花了多少小时，发现了围棋定式。又花了多少天，AlphaGoZero棋力先后战胜樊麾和
深入浅出看懂AlphaGoZero（文章最后有原AlphaGoZero论文地址）.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...
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
一、AlphaGo“思考”的过程.考虑到我们人类认识问题都愿意自顶向下，先看到全局再看局部。.所以我先介绍一下AlphaGo“思考”的全过程。.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...
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。
还包括AlphaGoZero的原始神经网络，其直接选择最大概率pa的移动a，而不使用MCTS。计划以Elo量表评估25：200分差距对应于75％的获胜概率。AlphaGoMaster为4,858，AlphaGoLee为3,739，AlphaGoFan为3,144。
**AlphaGoZero论文中文版**:MasteringthegameofGowithouthumanknowledge绪论长久以来，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已经成为第一个在围棋比赛中打败世界冠军的程序。
AlphaGo2.0VS柯洁——虽败犹荣.3.4.对未来的展望——从AlphaGo想开去.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...
引自AlphaGoZero论文DavidSilver：AlphaGoZero所用的算法，与策略梯度、Q-learning之类的传统（无模型）算法完全不同。通过使用AlphaGo搜索，我们大大改进了策略和自我对弈结果，然后用简单的基于梯度的更新来训练下一个策略和价值网络。
比较这两篇论文，AlphaGoZero比先前的版本AlphaGo的算法，更精炼，但是功能更强大。而且AlphaGoZero的论文，写得也更精彩。尤其是叙述AlphaGoZero靠自我博弈，花了多少小时，发现了围棋定式。又花了多少天，AlphaGoZero棋力先后战胜樊麾和
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