【AlphaGo论文学习】Mastering the game of Go without human knowledge翻译及心得

最新推荐文章于 2022-04-30 16:44:42 发布
原创 最新推荐文章于 2022-04-30 16:44:42 发布 · 1k 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度学习

这篇博客介绍了AlphaGoZero的研究成果，该算法在没有人类知识输入的情况下，通过自我对弈学习掌握了围棋游戏。论文详细阐述了深度强化学习的方法如何让AI从零开始达到世界顶级水平。
最低0.47元/天 解锁文章
《Mastering the game of Go without human knowledge》阅读摘录总结
m5678m的博客
04-03 898
特点 ①从随机游戏开始，未使用监督和人类数据，进行自我游戏强化学习训练 ②只以棋盘上黑白宝石为特征 ③单一神经网络，拒绝分开的策略和价值网络。④使用简单的树搜索，仅依赖于上述单一的神经网络评估位置和采样移动，拒绝执行蒙特卡洛步骤。介绍了AlphaGo程序及其组成，包括：①一个输出移动概率的策略网络（监督学习训练，预测玩家举动，强化学习改进） ②输出位置评估的价值网络（预测策略网络对自己博弈的赢家） ③结合蒙特卡洛树搜索（提供前瞻搜索），结合策略网络缩小到高概率移动，并使用价值网络评估树的位置。
mastering the game of Go
11-27
alpha zero 原理说明 如何进行无知识学习的
Mastering the Game of Go without Human Knowledge
10-19
alphago zero nature paper : Mastering the Game of Go without Human Knowledge
【论文翻译】Mastering the game of Go without human knowledge (无师自通---在不借助人类知识的情况下学会围棋）
hwnbox的博客
06-29 1万+
A long-standing goal of artificial intelligence is an algorithm that learns, tabula rasa, superhuman proficiency in challenging domains. Recently, AlphaGo became the first program to defeat a world ch...
《Mastering the game of Go without human knowledge》译文
Forlogenの解忧杂货铺
10-23 7693
1. 摘要 人工智能的长期目标是后天自主学习，并且在一些具有挑战性的领域中实现超人的算法。最近，AlphaGo成为第一个在围棋中击败人类世界冠军的程序。AlphaGo的树搜索使用深度神经网络来评估棋局和选定下棋位置。神经网络是利用对人类专业棋手的移动进行监督学习，同时通过自我博弈进行强化学习来进行训练的。在这里，我们引入了一种没有人类的数据、指导或超越游戏规则的领域知识的、基于强化学习的算法。Al...
Mastering the game of Go without human knowledge
独行者103的专栏
10-21 4740
A long-standing goal of artificial intelligence is an algorithm that learns, tabula rasa, superhuman proficiency in challenging domains. Recently, AlphaGo became the first program to defeat a world ch...
Mastering the game of Go without human knowledge笔记
leceall的博客
11-16 3081
Mastering the game of Go without human knowledge
Mastering the game of Go without human knowledge翻译1
08-04
Mastering the game of Go without在没有人类知识的情况下掌握围棋游戏David Silver 1 *, Julian Schrit
Mastering the game of Go without human knowledge原文
04-04
《Mastering the Game of Go without Human Knowledge》是2017年DeepMind团队发布的一篇里程碑式的论文，它标志着人工智能在无先验人类知识的情况下掌握复杂策略游戏的能力达到了新的高度。这篇论文的核心在于介绍了...
奇点到来，超越人类 《Nature论文：人工智能从0-1自学打败阿法狗 》论文翻译...
weixin_34411563的博客
10-19 655
翻译前言 阿法狗 ZERO以100：0打败阿法狗 ，引起轰动，论文在Nature发表。 阿法狗 ZERO引起轰动的原因： 1.完全自学，超越人类。 2.发展出超越人类认知的新知识，新策略。 3.能够快速移植到新领域 本文是我和好友春（机器学习在读博士，研究方向为自然语言处理，机器学习，深度学习，微信号：zyc973950709）一同翻译，感谢。其中第三章考虑篇幅去掉,具体查看原文，或者私信我。 ...
Mastering the game of Go without human knowledge翻译
nopSled
04-30 433
摘要 人工智能的一个长期目标是学习一种算法，tabula rasa，能够在某个有挑战的领域超越人类的熟练度。最近，AlphaGo成为第一个在围棋游戏中击败世界冠军的程序。AlphaGo使用树搜索进行评估，并使用深神经网络选择动作。这些神经网络通过基于人类专家的动作进行有监督学习，还通过self-play的强化学习来训练。本论文中，我们介绍了一种仅基于强化学习的算法，不需要使用人类数据，或游戏规则以外的领域知识进行指导。AlphaGo自己是自己的老师：一个经过训练的神经网络可以预测自己的动作选择，以及游戏的赢
mastering the game of go with deep neural networks and tree search.pdf
02-15
alpha go 系列1，主要讲述Monte-Carlo tree search (MCTS) 蒙特卡洛树搜索，作为入门第一篇还是可以的
Nature AlphaGo 全文论文翻译版
04-13
Nature AlphaGo 全文论文翻译版
谷歌Nature论文alphaGo Zero: Mastering the game of Go without human knowledge论文详解
祥瑞的技术博客
01-09 4010
背景：谷歌的阿尔法围棋算法（AlphaGo）是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发。其主要工作原理是“深度学习(deep learning)”。2017年，谷歌推出了Alpha Zero，通过强化学习（reinforcement learning）的方法，在不依赖人类经验的基础和击败了Alp...
论文翻译：Mastering the Game of Go without Human Knowledge (第一部分)
weixin_33709364的博客
09-22 243
长久以来，人工智能的一个目标是在那些具有挑战性的领域实现超过人类表现的算法。最近，AlphaGo成为了在围棋上第一个打败了世界冠军的程序。在AlphaGo中，使用深度神经网络来进行树搜索，评估位置，和选择下一步动作。这些神经网络使用人类的专家数据进行监督学习，以及通过自我对弈进行强化学习。在这里，我们介绍一个仅仅基于强化学习的算法，除了游戏规则外没有任何的人类数据，指导，或领域知识。AlphaGo...
AlphaGo论文的译文，用深度神经网络和树搜索征服围棋：Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search
热门推荐
caitao_zhan
03-22 3万+
围棋的英文是 the game of Go，标题翻译为：《用深度神经网络和树搜索征服围棋》
【论文翻译】Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search( 用深度神经网络和树搜索实现围棋游戏)
hwnbox的博客
06-29 8896
The game of Go has long been viewed as the most challenging of classic games for artificial intelligence owing to its enormous search space and the difficulty of evaluating board positions and moves. ...
论文《Masteing the game of Go without human knowledge》解读
Haward
08-31 925
1、整体解读 AlphaGo Zero中使用的是强化学习方法，使用的深度神经网络记为fθfθf_\theta (其中θθ\theta 是网络的参数)。网络的输入是棋盘状态sss(sss中表示了当前玩家落子的信息，对手的落子信息，棋盘最后一步落子的信息，当前的棋盘转态谁是先手等信息，即棋盘的历史信息和当前信息)。网络的输出是(p,v)(p,v)(p,v),其中ppp是当前玩家在局面sss状态下，即...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值