【A3C】AlphaGo Zero中的ActorCritic算法原理与实现

AI天才研究院

于 2023-08-17 01:21:51 发布

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分类专栏： AI人工智能与大数据深度学习实战文章标签：自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/universsky2015/article/details/132332091

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本文深入探讨了AlphaGo Zero的Actor-Critic算法，解释了AlphaZero、AlphaGo和AlphaGo Zero的区别，并详细介绍了Actor-Critic模型的结构、梯度计算和数据收集。此外，还概述了A3C算法的并行训练机制，以及AlphaGo Zero的代码实现，包括模型定义、数据处理、训练模型和对弈过程。

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作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

1.1 AlphaZero、AlphaGo、AlphaGo Zero简介

AlphaZero、AlphaGo、AlphaGo Zero，是人类历史上第一个围棋(国际象棋)AI所使用的博弈模型。本文仅讨论其中AlphaGo Zero这个模型，因为它已经在2017年登上舞台并获得了巨大的成功，它的一些细节值得我们去探索。因此，本文将分成三个部分，首先简单介绍一下AlphaZero、AlphaGo、AlphaGo Zero的基本信息。

AlphaZero

AlphaZero是在2017年引入的机器学习模型。它创造性地利用强化学习（Reinforcement Learning）方法训练了一系列神经网络，使其能够对战基于蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）的策略中最先进的棋手——蒙特卡洛(Monte Carlo)随机策略。随着蒙特卡洛树搜索变得更加复杂，随之带来的计算量也越来越大，AlphaZero需要花费更多的时间来进行自我对弈，不过由于使用了蒙特卡洛树搜索，AlphaZero依然能在较短的时间内击败现有的围棋冠军。