强化学习(十九) AlphaGo Zero强化学习原理

最新推荐文章于 2025-04-02 15:00:00 发布
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分类专栏： 手把手教你ML机器学习算法源码全解析
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　　在强化学习(十八) 基于模拟的搜索与蒙特卡罗树搜索(MCTS)中，我们讨论了MCTS的原理和在棋类中的基本应用。这里我们在前一节MCTS的基础上，讨论下DeepMind的AlphaGo Zero强化学习原理。

　　　　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MCTS树结构，另一个是一个神经网络。MCTS上一篇已经有基本介绍了，对于神经网络，它的输入是当前

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AlphaZero强化学习模型
whaosoft143ai的博客
10-12 504
Strassen的算法是，利用原矩阵构造一些加乘结合的中间量，每个中间量只包含一次乘法计算，将原矩阵乘法转换为这些中间量的加法运算，将一些符号相反的乘法消去，实现降低乘法运算次数的目的。对于计算机来说，运算加法的速度要远远快于乘法，所以提升运算速度的关键，就是尽量减少乘法运算的次数，即使为此增加加法运算次数，对于计算加速的效果也是非常明显的。总结一下：为了解决这些游戏，开始，我们的矩阵是满的，棋盘处于初始状态，然后就要考虑不同的动作，每一步动作都会包含更多的动作，包括你的对手可能考虑到的动作。
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 3234
  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...
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 2324
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...
AlphaGo Zero与增强学习
谢彦的技术博客
11-08 7297
我们知道机器学习分为有监督学习和无监督学习，增强学习介于它们两个之间，它关注的是智能体如何在环境中采取一系列行为，从而获得最大的累积回报。简单地说就是边干边学．
一张图读懂AlphaGo Zero背后的强化学习算法原理
hhy_csdn的博客
02-09 2148
一张图读懂AlphaGo Zero背后的算法原理 https://pan.baidu.com/s/1AWyQNtHl4qIdplxZ0vFFbA
AlphaGo Zero +深度强化学习：初步了解
m5678m的博客
04-02 1293
AlphaGo Zero是谷歌下属公司Deepmind的新版人工智能程序，是计算机强化学习的一个深度里程碑。在围棋游戏中能够达到超越人类专家水平的表现。与之前的版本不同，AlphaGo Zero的训练完全基于自我对弈，无需使用人类对局的数据。
深度强化学习进展: 从AlphaGo到AlphaGo Zero
03-09
本文主要介绍了从AlphaGo到Alpha-.Go Zero的深度强化学习的研究进展. 首先回顾对深度强化学习的成功作出突出贡献的主要算法, 包括深度Q网络.算法、A3C算法, 策略梯度算法及其它算法的相应扩展. 然后给出AlphaGo ...
深度强化学习进展：从AlphaGo到AlphaGo Zero.pdf
08-19
从2016年AlphaGo的胜利开始，深度强化学习开始受到业界和学界的广泛关注。 AlphaGo是DeepMind开发的一款用于围棋的人工智能程序，它的出现和战胜了世界围棋冠军李世石，标志着人工智能在复杂决策任务上取得了新的...
AlphaGo Zero强化学习原理
bbbeoy的专栏
10-26 483
在强化学习(十八) 基于模拟的搜索与蒙特卡罗树搜索(MCTS)中，我们讨论了MCTS的原理和在棋类中的基本应用。这里我们在前一节MCTS的基础上，讨论下DeepMind的AlphaGo Zero强化学习原理。 　　　　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..
强化学习基础 | (19) AlphaGo Zero强化学习原理
sdu_hao的博客
09-10 1051
原文地址 在基于模拟的搜索与蒙特卡罗树搜索(MCTS)中，我们讨论了MCTS的原理和在棋类中的基本应用。这里我们在前一节MCTS的基础上，讨论下DeepMind的AlphaGo Zero强化学习原理。 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MCTS树结构，另一个是
强化学习（RL）AlphaGo Zero训练五子棋
村头
01-25 2406
Use the Alpha_go zero algorithm to Train gobang RL(强化学习) Alphago_Zero 算法 用于五子棋的实现 源码 github传送
强化学习-alphazero 算法理论
weixin_47895059的博客
08-01 2059
整体伪代码如下初始化价值网络 V 和策略网络 pi对于 i 在范围 1500 内循环：# 通过自对弈收集数据环境重置()初始化根节点当未完成时循环：动作, 动作概率 = 玩家获取动作()# 通常在 get_action 函数中涉及 400 次选择和扩展。# 如果任何一次迭代达到游戏结束，更新 MCTS 节点的值。当前状态 = 下一状态将根节点移至当前状态的节点如果收集到的数据 > 批量大小：使用收集到的数据训练策略网络和价值网络1。
AlphaZero：自我对弈下的深度强化学习突破
weixin_37410657的博客
05-07 3842
AlphaZero作为一种通用的深度强化学习算法，通过自我对弈的方式实现了在围棋、国际象棋和将棋等棋类游戏中的超人表现。它的成功不仅为围棋人工智能带来了突破，也为人工智能领域提供了新的研究方向和启示。未来，AlphaZero的原理和方法有望被应用于更多复杂数学和策略问题的解决。
AlphaGo Zero 强化学习算法原理深度分析
weixin_40920183的博客
09-25 4122
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（...
AlphaGo Zero强化学习简易教程（译）
hhy_csdn的博客
02-03 8655
  本教程介绍了一个同步的单线程单GPU的game-agnostic的AlphaZero复现工作。这是一部很漂亮的作品，它训练了一个仅通过自己和自己下棋的方式来学习的智能体，除了游戏规则之外，智能体没有利用任何的人类知识。与DeepMind之前的论文相比，该方法相当简单，而且AlphaGo Zero最终令人信服地击败了AlphaGo。AlphaGo使用专家游戏的数据进行训练，并击败了最好的人类围棋...
【Reinforcement Learning】AlphaGo 如何使用的强化学习？
lt_BeiMo的博客
08-31 2205
以 AlphaGo模型来讲解在实际应用中如何使用强化学习。此处笔记根据B站课程，王树森老师的强化学习记录而来。
强化学习与游戏 AI——AlphaGo 如何改变围棋世界？
最新发布
04-02 1649
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是人工智能的重要分支，它通过**“试错”学习最优策略**，在没有明确监督信号的情况下不断优化自身决策。近年来，强化学习在**游戏 AI** 领域取得了突破性进展，尤其是**AlphaGo**，它在围棋界掀起了一场革命。本文将探讨强化学习的基本原理、AlphaGo 的技术架构以及它对围棋世界的深远影响。
Alphago原理浅析
往者不可谏，来者犹可追
06-30 3900
1、深度强化学习 强化学习是受到生物能够有适应环境的启发，以试错的机制与环境进行交互，通过最大化累积奖赏的方式来学习最优策略。而深度强化学习将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力相结合，可以直接根据输 入的图像进行控制，是一种更接近人类思维方式的人工智能方法。   2、蒙卡罗特树 蒙特卡罗树搜索大概可以被分成四步。选择(Selection)，拓展(Expansion)，模拟(Simul
机器学习：手撕 AlphaGo（二）
三翼鸟数字化平台的技术实践分享
01-05 1901
对 AlphaGo 进行分析，探讨当时在全世界范围内引起广泛关注的模型是如何设计的
五子棋AI AlphaGo Zero的Python代码实现与强化学习
该五子棋AI项目不仅可以用于学习和研究强化学习、深度学习和蒙特卡洛树搜索的原理和应用，还可以在实际生活中应用，例如开发一个五子棋游戏的AI对手，或者作为一个教育工具，帮助人们理解复杂的人工智能算法是如何...
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