Promising0321的博客

AlphaGo战胜人类职业围棋选手李世石已经是2016年的事儿了，而现在是2018年2月，这则轰动一时的新闻让更多的普通人见识到人工智能的潜力。自那以后，无数业界大神对AlphaGo进行了各个角度的剖析和解读，2017年10月，AlphaGo Zero的问世更使AlphaGo变得不再新鲜和神秘。受一篇大神文章的启迪，今天我也来揭一揭这块不再神秘的面纱，也算是对自己过去一周学习的总结和整理。读者放心...

AlphaGo主要包括四个部分：策略网络、价值网络、快速走子网络、蒙特卡罗树搜索，其中包含三个神经网络需要KGS专家棋谱数据集和数月训练时间。AlphaGo Zero在上述基础上降低神经网络结构复杂性，将原先两个独立结构的策略网络和价值网络合为一体并舍弃了快速走子网络，形成一个共享神经网络，在该共享神经网络中，从输入层到中间层的权重是完全共享的，最后的输出阶段分为策略函数输出和价值函数输出。此外，...