30、AlphaGo：深度神经网络训练与搜索算法解析

AlphaGo：深度神经网络训练与搜索算法解析

1. AlphaGoEncoder 初始化

在训练 AlphaGo 的深度神经网络时，首先需要了解如何初始化 AlphaGoEncoder 。通过提供围棋棋盘大小和一个布尔值 use_player_plane （用于指示是否使用第 49 个特征平面），可以完成初始化。以下是相应的代码：

class AlphaGoEncoder(Encoder):
    def __init__(self, board_size, use_player_plane=False):
        self.board_width, self.board_height = board_size
        self.use_player_plane = use_player_plane
        self.num_planes = 48 + use_player_plane

2. 训练 AlphaGo 风格的策略网络

训练 AlphaGo 策略网络的第一步，是指定棋盘编码器和代理，加载围棋数据，并使用这些数据训练代理。具体步骤如下：
1. 初始化编码器和数据生成器 ：

from dlgo.data.parallel_processor import GoDataProcessor
from dlgo.encoders.alphago import Al