Muzero算法研读报告

最新推荐文章于 2025-06-20 17:08:16 发布

Tangarf

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文章标签：机器学习强化学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jsjytc/article/details/108318156

本文基于Julian等人2020年的研究，详细解析Muzero算法，该算法无需预先了解游戏规则，仅需知道合法动作即可推演致胜策略。报告涵盖Muzero模型的构成、MCTS搜索策略及学习过程。Muzero学习包括自我对弈生成数据和训练神经网络，采用Monte Carlo Tree Search进行决策，并通过特定损失函数优化。

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面试的时候被要求了解muzero相关算法，本文根据Julian 等人在2020年发表的”Mastering Atari, Go, Chess and Shogi by Planning with a Learned Mode” 一文，研读并汇报了文中的Muzero算法。相对于Alpha zero, Muzero无需预先了解游戏的游戏规则，比如在棋盘游戏中，只需要去告知哪一步的移动是被允许的，就可以自主去推演出致胜的策略。报告主要分为三个部分，分别介绍了Muzero 的模型组成，Muzero搜索策略以及学习训练过程。