Alpha Zero论文理解笔记

本文是对Alpha Zero论文的学习笔记,详细介绍了如何利用蒙特卡洛树搜索(MCTS)进行自博弈训练策略价值网络,并评估网络性能。通过学习,深入理解了Alpha Zero在无需人类知识的情况下掌握围棋的机制。

结合知乎专栏https://zhuanlan.zhihu.com/p/32089487 对alpha zero论文进行了学习


用MCTS方法进行自博弈得到的棋局训练策略价值网络

• 策略价值网络
○ 是用来描述a list of (action, probability) tuples for each available action and the score of the board state
○ 输入:若干个局部棋面描述4*8*8
○ 输出:(p,v)
○ 网络结构:
公共的3层全卷积网络,分别使用32、64和128个 
3*3的filter,使用ReLu激活函数。然后再分成policy和value两个输出,在policy这一端,先使用4个 1*1
的filter进行降维,再接一个全连接层,使用softmax非线性函数直接输出棋盘上每个位置的落子概率;在value这一端,先使用2个 1*1的filter进行降维,再接一个64个神经元的全连接层,最后再接一个全连接层,使用tanh非线性函数直接输出 
之间的局面评分。

• MCTS
### AlphaZero算法论文下载与阅读 AlphaZero 是由 DeepMind 开发的一种基于强化学习的算法,其核心在于无需任何人类先验知识即可通过自我对弈的方式掌握复杂的棋类游戏规则和策略[^1]。为了深入了解 AlphaZero 的工作原理及其研究成果,可以参考以下几篇关键论文: #### 论文推荐 1. **《Mastering the game of Go without human knowledge》** 这是一篇发表在 Nature 上的经典论文,介绍了 AlphaGo Zero 的设计思路和技术细节,而 AlphaZero 正是在此基础上进一步扩展到多种棋类游戏的研究成果。 2. **《Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm》** 本文详细描述了 AlphaZero 如何利用蒙特卡罗树搜索 (Monte Carlo Tree Search, MCTS) 和深度神经网络,在国际象棋、日本将棋等多种游戏中超越传统的人工智能方法[^2]。 3. **《Discovering faster matrix multiplication algorithms with reinforcement learning》** 虽然这篇论文主要探讨的是矩阵乘法优化问题,但它展示了 AlphaZero 所采用的强化学习框架如何被推广至更广泛的计算领域[^3]。 #### 获取方式 这些论文通常可以通过以下途径获得: - **学术数据库**: 使用 Google Scholar 或者访问知名期刊网站(如 Nature)检索相关文章。 - **机构资源**: 如果您隶属于某大学或研究机构,则可能拥有免费访问权限。 - **预印本平台**: arXiv.org 提供了许多最新科研进展的手稿版本,尽管它们未必经过同行评审。 #### 技术要点概览 AlphaZero 结合了一个强大的神经网络以及高效的搜索机制来完成任务。具体来说, - 它依赖单一的深层卷积神经网络来进行状态评估与动作预测[^5]; - 同时运用改进版的蒙特卡洛树搜索技术辅助决策过程[^4]。 以下是简单的伪代码表示 AlphaZero 的训练流程: ```python def alpha_zero_training(): initialize neural_network() while not converged: self_play_data = generate_self_play_games(neural_network) train_neural_network(self_play_data) evaluate_performance(new_version_of_neural_network) return final_trained_model ```
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