一张图读懂AlphaGo Zero背后的强化学习算法原理

最新推荐文章于 2024-07-27 11:49:33 发布
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#AlphaGo #AlphaZero #强化学习 #人工智能 #深度学习

本文通过一张图详细解读了AlphaGoZero背后的强化学习算法原理，深入探讨了其如何通过自我对弈不断提升棋艺，实现超越人类围棋高手的惊人成就。
一文读懂强化学习：原理、应用与算法
2501_90323865的博客
06-01 122
在如今这个数据海量且计算能力强大的时代，我们不断探索各种技术，试图从数据中挖掘出有用的模式，让生活变得更美好。如何恰当地处理数据，已经成为当务之急。工业自动化、医疗疾病检测、机器人技术、资源管理以及个性化推荐等领域，都已经深入我们的生活，彻底改变了我们以往看待和执行任务的老套方式。同样，强化学习作为机器学习的一个分支，通过推动自动化决策，在当今技术时代占据了一席之地。
一文读懂人工智能强化学习：从原理、模型到实操，解锁智能决策密码
最新发布
专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！
03-18 557
摘要：本文深度剖析强化学习（RL）与深度强化学习（DRL）。详细阐述 RL 基于马尔可夫决策过程的核心原理及贝尔曼方程。DRL 借助深度学习实现高维状态处理突破。深入解读 DQN、AlphaGo 等经典模型技术细节，如 DQN 的经验回放、固定目标网络，AlphaGo 的策略网络、价值网络与蒙特卡洛树搜索。展示其在游戏 AI、机器人控制、资源调度、金融交易等多领域应用，探讨样本效率、探索利用平衡等挑战及前沿方向，并附实操流程与代码，为读者全面呈现 RL 与 DRL 知识体系，助力开启智能决策实践。
AlphaGo Zero是如何工作的？——AlphaGo Zero背后的强化学习算法原理
hhy_csdn的博客
02-17 3342
  Deepmind公司的AlphaGo算法是第一个打败人类选手的围棋程序。2016年三月，打败李世石的是AlphaGo Lee，一个靠大量人类围棋专家的棋谱进行监督学习和自对弈强化学习进行训练的AI程序。不久之后，deepmind的新论文展示了不同于之前AlphaGo的全新网络结构——它仅仅用了三天的自对弈强化学习而无需人类的下棋经验就以100-0的战绩打败了AlphaGo。它就是大名鼎鼎的Al...
AlphaGo的原理
weixin_34162695的博客
07-18 1025
转载申明：最近在看AlphaGo的原理，刚好在 https://blog.youkuaiyun.com/a1805180411/article/details/51155164 发现了这篇文章，感觉写的非常好，好东西就要分享，所以转载过来供大家学习。 以下是转载全文。 导读：关于Alfa Go的评论文章很多，但真正能够与开发团队交流的却不多，感谢Alfa Go开...
深入浅出Alpha Zero技术原理
weixin_48866452的博客
11-02 8131
深入浅出Alpha Zero技术原理 1、蒙特卡洛树搜索 （1）蒙特卡洛方法 蒙特卡罗法也称统法模拟法、统计试验法。是把概率现象作为研究对象的数值模拟方法。 上图中，求中间曲线区域的面积。曲线区域的面积不易计算，而正方形面积易于计算。则可以进行随机地采样，将属于曲线内的点的数量记作NaN_{a}Na​，一共采样了N次。 则中间曲线区域的面积为： S=SsquareNaN S=S_{square} \frac{N_{a}}{N} S=Ssquare​NNa​​ SSS -曲线区域面积 SsquareS_{s
系统学习深度学习（四十一）--AlphaGo Zero强化学习原理
工作笔记
06-16 2437
转自：https://www.cnblogs.com/pinard/p/10609228.html 本篇主要参考了AlphaGo Zero的论文,AlphaGo Zero综述和AlphaGo Zero Cheat Sheet。 1.AlphaGo Zero模型基础 　　　　AlphaGo Zero不需要学习人类的棋谱，通过自我对弈完成棋力提高。主要使用了两个模型，第一个就是我们上一节介绍...
【转】AlphaGO Zero 原理
derek881122的博客
12-21 869
原文地址：https://www.hhyz.me/2018/08/08/2018-08-08-AlphaGO-Zero/> 1. 概述 简单来说，AlphaGo Zero 的训练可以分为三个同时进行的阶段： 自我对战 再训练网络 评估网络 在自我对战阶段， AlphaGo Zero 创建一个训练集合，自我完成对战 25000 次。棋局每变动一次，博弈、...
一文读懂强化学习：RL全面解析与Pytorch实战
2401_85325519的博客
07-27 1817
在本篇文章中，我们全面而深入地探讨了强化学习（Reinforcement Learning）的基础概念、主流算法和实战步骤。从马尔可夫决策过程（MDP）到高级算法如PPO，文章旨在为读者提供一套全面的理论框架和实用工具。同时，我们还专门探讨了强化学习在多个领域，如游戏、金融、医疗和自动驾驶等的具体应用场景。每个部分都提供了详细的Python和PyTorch代码示例，以助于更好地理解和应用这些概念。
强化学习超进化：经典问题 30 年后惊现闭式解；TensorFlow2 强化学习教程 GitHub 代码大公开
zhiqingxiao的博客
11-02 675
强化学习经典控制问题 30 年后惊现闭式解 MountainCar-v0 是 Andrew Moore 在 1990 年提出的控制问题，提出后受到强化学习界的广泛关注，并收录到强化学习影响力最大的环境库之一 Gym 中，成为大多数强化学习教程中必用的环境。 图1 经典控制问题MountainCar-v0（图片来源：https://gym.openai.com/envs/MountainCar...
一张图解AlphaGo原理及弱点
weixin_30691871的博客
03-15 1842
声明：本文转载自（微信公众号：CKDD），作者郑宇 张钧波，仅作学习收录之用，不做商业目的。 近期AlphaGo在人机围棋比赛中连胜李世石3局，体现了人工智能在围棋领域的突破，作为人工智能领域的工作者，我们深感欣慰。其实质是深度学习网络（CNN）跟蒙特卡罗搜索树(MCTS)结合的胜利，是人类智慧的进步。不少所谓的“砖”家开始鼓吹机器战胜人类、甚至人类将被机器统治等无知言论，让人...
AlphaZero原理与启示
08-24
本文首先介绍了AlphaZero框架中三个核心技术: 深度学习、 强化学习以及蒙特卡罗树搜索, 然后详细说明了AlphaZero框架两个关键阶段——AlphaGo和AlphaGo Zero的基本原理, 最后, 对AlphaZero框架提出了自己的思考, 并基于对AlphaZero原理的剖析讨论了其对军事决策智能化的启示。
AlphaGo算法原理概述
06-26
AlphaGo算法原理概述，阿尔法围棋（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
深度解读AlphaGo原理
05-10
关于谷歌alphago围棋AI引擎的原理解析。一个pdf文件。
如何理解AlphaGo Zero背后涉及到的技术
12-07
详细讲解AlphaGo Zero背后涉及到的知识点，以及论文流程讲解分析。
AlphaGoZero 原理讲解（附代码）
victorieskkkk的博客
08-30 6768
AlphaGoZero 原理讲解（附代码）前言一、AlphaGoZero 棋盘编码器二、AlphaGoZero树搜索算法1. 树节点及其动作分支2. 选择要探索的动作分支3. 扩展搜索树4. 选择最终的动作三、训练神经网络1. 网络结构2. 训练数据3. 训练目标总结 前言 前面我们了解了AlphaGo的原理，它通过结合监督学习和强化学习，并且基于蒙特卡洛树搜索展现出了非凡的围棋能力，不仅很好的继承了人类的下棋策略，甚至创造出了很多人们不曾使用过的新动作。而2017年发布的AlphaGoZero则更让人
AlphaGo Zero 强化学习算法原理深度分析
weixin_40920183的博客
09-25 4529
AlphaGo Zero是Deepmind 最后一代AI围棋算法，因为已经达到了棋类游戏AI的终极目的：给定任何游戏规则，AI从零出发只通过自我对弈的方式提高，最终可以取得超越任何对手（...
AlphaZero原理与代码实例讲解
AI天才研究院
07-18 1330
AlphaZero原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：AlphaZero, 强化学习，策略梯度，蒙特卡洛树搜索，棋类游戏，深度学习 1. 背景介绍
达观数据刘思乡：一文详解AlphaGo原理
达观数据
01-30 978
摘要 1、围棋是一个MDPs问题 2、policy iteration如何求解MDPs问题？ 3、WHAT and WHY is MonteCarlo method？ 4、AlphaGo Zero的强化学习算法 前言 AlphaGo是GoogleDeepMind团队开发的一个基于深度神经网络的围棋人工智能程序，其一共经历了以下几次迭代[1]： 马尔可夫决策过程 一个马尔...
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