浅谈Alpha Go所涉及的深度学习技术_光环大数据培训机构
深度学习技巧指南_光环大数据培训
深度学习技巧指南_光环大数据培训数据预处理(本部分原作者没有写,以个人的理解及相关补充这部分内容)What:输入神经网络数据的好坏直接关系着网络训练结果,一般需要对数据进行预处理,常用的数据预处理方式有:去均值:每个原始数据减去全部数据的均值,即把输入数据各个维度的数据都中心化到0;归一化:一种方式是使用去均值后的数据除以标准差,另外一种方式是全部数据都除以数据绝对值的最大值;PCA/白化:这是另外一种形式的数据预处理方式,一种方式是降维处理,另外一种是进行方差处理;Why:通过对数据进行预处理能够使得它们对模型的影响具有同样的尺度或其他的一些目的。
Ref:CS231nConvolutionalNeuralNetworksforVisualRecognition.初始化What:权重若初始化合理能够提升性能并加快训练速度,偏置一般设置为0,对于权重而言,建议统一到一定区间内:对于线性层[1]:区间为[-v,v],v=1/sqrt(输入尺寸),sqrt表示开根号;对于卷积层[2]:区间为[-v,v],v=1/sqrt(卷积核的宽度x卷积核的高度x 输入深度);批量标准化[3]在某些方面的应用降低了调整权值初始化的需要,一些研究结果页提出了相应的替代公式。
Why:使用默认的初始化,每个神经元会随着输入数量的增多而存在一个方差,通过求根号缩放每个权重能确保神经元有近似的输出分布。
Ref:1.StochasticGradientDescentTricks,LeonBottou;2.在Torch中默认这么操作;3.BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInt ernalCovariateShift,S.IoffeandC.Szegedy;What:对于长短期记忆网络(LSTM),遗忘偏置一般设置为1,可以加快训练过程。
Why:直觉是训练开始时,想要信息在细胞之间传播,故不希望细胞忘记它的状态。
alpha go的原理
alpha go的原理
AlphaGo是一个基于深度强化学习的计算机程序,由DeepMind公司开发。
其原理是结合了深度神经网络和蒙特卡
洛树搜索算法,通过训练网络模型和强化学习来提高下棋水平。
深度神经网络是AlphaGo的核心组成部分,它负责评估局面
和预测落子概率。
该网络由多个卷积层和全连接层组成,接受棋盘状态作为输入,并输出每一步的落子概率和胜率预测。
网络的训练依赖于大规模的历史对局数据和专业棋手的高水平对局。
蒙特卡洛树搜索算法是AlphaGo的另一个关键部分。
它通过
模拟大量的随机对局来评估每个可能的落子,然后利用这些信息来指导下一步的选择。
蒙特卡洛树搜索利用深度神经网络的预测结果和模拟对局的胜负结果进行强化学习,不断优化网络和搜索策略。
具体的下棋过程中,AlphaGo首先利用深度神经网络对当前棋
盘进行评估,并选择概率最高的几个落子候选。
然后,通过蒙特卡洛树搜索算法对每个候选进行模拟对局和评估,最终选择一个最优的下法。
这样的搜索过程可以在有限的时间内进行多次,以找到最佳的落子。
通过结合深度神经网络和蒙特卡洛树搜索算法,AlphaGo在2016年成功战胜了世界围棋冠军李世石,引起了广泛的关注
和讨论。
它的原理和方法为解决其他复杂决策问题提供了重要的启示和参考价值。
深度学习不是AI的未来_光环大数据培训
深度学习不是AI的未来_光环大数据培训深度学习并不是人工智能的同义词!由于谷歌、Facebook等巨头公司宣传人工智能工具时主要谈的就是深度学习,甚至只谈深度学习,因此大众误以为所有的人工智能新的篇章都(将)由深度学习书写。
然而,真实情况并非如此。
决策树算法,比如 XGBoost没有成为头条,却在很多Kaggle表格数据竞赛中默默地击败了深度学习。
媒体暗示AlphaGo的成功全部归于深度学习,但实际上它是蒙特卡洛树搜索+深度学习,这表明深度学习单枪匹马很难取胜。
很多强化学习的任务是通过神经进化的 NEAT 算法(通过增强拓扑的进化神经网络)得到解决的,而不是反向传播算法。
人工智能领域存在着“深度误传”。
我并不是说深度学习没有解决问题:它令人印象深刻。
树和其他算法并没有完胜深度学习,并且在某些任务上深度学习无法被取代,但是我希望未来一些非深度学习系统可被(重新)发现以击败深度学习。
或许能解释目前深度学习决策的黑箱问题。
同样我也希望能读到探讨“灾难性遗忘”问题的深度学习文章,它是指在学习新知识时快速遗忘先前已学习知识的倾向,并且需要每天对抗“过拟合”。
关于“智能”:深度学习会简单相信所给的训练数据,而不去理解什么是真或假、现实或想象、公平或不公。
人类也会误信假新闻,但只是在某种程度上,甚至孩童都知道电影是虚构的,不是真实的。
20 年前,每个人都在学习 HTML,这个手动编写网页的标记语言当时被认为足以成就一个互联网亿万富翁。
和其他人一样,我学习了每一项看起来有用的技术,如 HTML、移动app和深度学习,并且我希望大家在今后的人生都一直学习新事物。
事实上,你一生中不能只学习一项技术。
即使你学习了深度学习,你也不会一辈子了解人工智能。
1995 年 HTML 开始过时,无法满足需求,取而代之的是 CSS、Java 和服务器语言。
同样地,深度学习有一天也会过时,并且无法满足需求。
现在大多数流行的手机 APP 根本用不到 HTML,那么谁又会知道未来的人工智能APP是否用得到深度学习呢?不过实际上,深度学习是 1980 年代的技术,比HTML还老:由于有了更多的训练数据,1970 年代的“带有隐藏层的神经网络”得到了更好的结果,被重新命名为深度学习,之后被大肆炒作。
光环大数据的人工智能培训_光环大数据人工智能培训课程有哪些内容
光环大数据的人工智能培训_光环大数据人工智能培训课程有哪些内容光环大数据人工智能培训课程有哪些内容?随着人工智能技术在个人财务管理、公共记录、客户体验以及学习新事物等平台的发展,这种行业转移将变得更加普遍。
人工智能工程师和开发人员将致力于打造由算法驱动的人工智能,人工智能的发展会越来越好,因此参加人工智能培训课程进而转行人工智能行业是非常好的时机。
光环大数据人工智能培训课程有哪些内容?课程一阶段PythonWeb学习内容:PythonWeb内容实战学习目标:掌握HTML与CSS基础与核心、JavaScript原生开发,jQuery框架、XML与AJAX 技术完成项目:大型网站设计项目、京东电商网站项目、JS原生特效编写实战。
课程二阶段PythonLinux学习内容:PythonLinux实战开发学习目标:熟练Linux安装与管理、熟练使用Shell核心编程,掌握服务器配置与管理。
完成项目:ERP员工管理系统开发、图书管理系统开发、数据库系统调优。
课程三阶段文件与数据库学习内容:文件与数据库实战开发学习目标:熟练掌握Python各类操作,熟练掌握数据库语法与函数编程,及大数据库解决方案完成项目:权限系统数据库设计、日志系统数据库设计、综合系统数据库设计。
课程四阶段Python基础学习内容:Python基础实战开发学习目标:熟练掌握Python基础开发,掌握函数与控制、Python数据库开发。
完成项目:设计高级石头剪刀布游戏、计算器程序设计开发。
课程五阶段Python进阶开发学习内容:Python进阶实战开发学习目标:熟练使用经典开发与爬虫设计,熟练掌握买面向对性开发及并发原理。
完成项目:智能电子购物车项目、异步即时聊天室项目、Python超级爬虫编写。
课程六阶段Django编程开发学习内容:Django编程实战开发学习目标:熟练掌握Django框架设计、了解Django工作机制、熟练应用Django框架。
大数据结合区块链技术_光环大数据培训
大数据结合区块链技术_光环大数据培训日前,随着人们的生活水平不断提高,互联网、理财产品等的不断普及,诈骗方式也不断更新,利用技术手段,设计各种场景,研析人性弱点,形成一条完整的黑色产业链。
近十年来,我国诈骗案件每年以20-30%的速度快速增长,造成经济损失222亿元以上。
因此,反欺诈大数据的需求就变得格外急迫,清洗“脏”数据,保留数据的真实性就变得格外重要。
在反欺诈大数据行业拥有多年经验的读脉团队,对行业发展有着独到的看法。
团队创始人刘忠奎先生表示:“原始数据需要合法采集、授权使用、经过交叉验证、降噪、脱敏等清洗步骤,生成结构化数据才能被应用于反欺诈领域,否则不但不会降低欺诈风险,还可能产生或放大风险。
”为了避免产生类似风险,读脉团队率先使用最新的区块链技术结合大数据行业技术,构建一个开放式的DMChain反欺诈大数据生态群。
区块链技术采用分布式的存储方案,拥有良好的安全性及去中心化、去信任中介、可追溯、不可篡改等特征,可以使信息更透明、更真实,使数据获得直接的清洗,更加有效。
DMChain在启动初期便提供数据清洗器、标签画像板、数据模型引擎等开源工具,让用户能够合理、高效的使用数据,加速反欺诈大数据的开放共享进程。
大数据区块链首先数据通过Data Hub挖掘工具包对原始数据进行降噪、清洗,变成可使用的结构化数据;经过清洗的结构化数据,通过标签画像板,生成详细的风险管理报告;再经过数据建模工具计算,得出相应的反欺诈评分,对客户进行欺诈风险评级;之间运用AI技术应用开发出智能语音电核,进行人机结合优化风控结果;如果产生坏账,AI智能催收机器人将自动介入进行坏账催收,在此过程中,可采集和分析音频数据,生成电核数据和催收数据,不断优化话术和催收模型,识别欺诈行为。
读脉团队利用多年的行业资源积累,引入了业内知名的数据服务商、技术服务商、产品和服务使用方,并欢迎更多的公司、机构、开发者进驻,开发者可发布开源工具到DMChain 上,使用者可通过开源工具对其数据进行处理加工,得到精确的数据分析计算结果。
关于深度学习_光环大数据培训机构
关于深度学习_光环大数据培训机构深度学习是机器学习的一个领域,研究复杂的人工神经网络的算法、理论、及应用。
自从2006年被Hinton等提出以来[1],深度学习得到了巨大发展,已被成功地应用到图像处理、语音处理、自然语言处理等多个领域,取得了巨大成功,受到了广泛的关注,成为当今具有代表性的IT先进技术。
图1 从历史角度看深度学习与其他机器学习技术的关系深度学习本质是复杂的非线性模型的学习,从机器学习的发展史来看,深度学习的兴起代表着机器学习技术的自然演进。
1957年,Rosenblatt提出了感知机模型(Perceptron),是线性模型,可以看作是两层的神经网络;1986年,Rumelhart等开发了后向传播算法(Back Propagation),用于三层的神经网络,代表着简单的非线性模型;1995年,Vapnik等发明了支持向量机(Support Vector Machines),RBF核支持向量机等价于三层的神经网络,也是一种简单的非线性模型。
2006年以后的深度学习实际使用多于三层的神经网络,又被称为深度神经网络,是复杂的非线性模型(见图1)。
深度神经网络还有若干个变种,如卷积神经网络(Convolutional Neural Network)、循环神经网络(Recurrent Neural Network)。
本文首先回答关于深度学习的几个常见问题,介绍深度学习研究的最新进展,特别是一些代表性工作,同时概述我们的深度学习与自然语言处理的工作,最后总结深度学习的未来发展趋势。
关于深度学习的几个常见问题这里尝试回答三个关于深度学习的常见问题。
深度学习为什么很强大?深度学习是否是万能的?深度学习与人的大脑有什么关系?深度学习为什么很强大?深度神经网络实际是复杂的非线性模型,拥有复杂的结构和大量的参数,有非常强的表示能力,特别适合于复杂的模式识别问题。
图2所示是一个简单的神经网络的例子,可以表示布尔函数XNOR,这个模型可以做简单的非线性分类。
AlphaGo的成功是蒙特卡洛树搜索加深度学习的胜利_光环大数据培训
AlphaGo的成功是蒙特卡洛树搜索加深度学习的胜利_光环大数据培训计算机象棋(包括国际象棋和中国象棋)水平有了很大的提高,达到了可以战胜人类最高棋手的水平。
但是,长期以来,在计算机围棋上进展却十分缓慢,在2006年引入了蒙特卡洛树搜索方法之后,也只能达到业余5段的水平。
所以AlphaGo战胜韩国棋手李世石,确实是人工智能发展历程上的一个里程碑式的事件。
从人工智能研究的角度来说,计算机围棋战胜人类高水平棋手是一个标志,说明在某些方面,现有的人工智能技术可以达到怎样的高度,所以当时我曾经认为人机再战的意思已经不大,就如同当年深蓝战胜卡斯帕罗夫之后,IBM随即马放南山,即便卡斯帕罗夫提出再战深蓝,IBM也不再理会。
当年的深蓝还是一个专用设备,IBM甚至为了提高计算速度,而研制了专用的芯片(据说该芯片只能用于下国际象棋)。
但是万事开头难,随着计算机计算能力的提高,今天即便在普通计算机上,也可以达到甚至超过当年深蓝的水平。
以至于在国际象棋比赛中,出现过棋手借去厕所的机会,让计算机帮忙出招的丑闻,在现在的国际象棋比赛中,已经明确禁止利用各种计算设备,据说赛场也对网络进行屏蔽,以防止有人作弊。
图1. 深蓝对卡斯帕罗夫的比赛现场就在2016年即将过去的时候,在网络上突然出现一个名为Master的计算机围棋程序,在网上快棋赛中,连胜包括中日韩三国高手在内的人类棋手,取得连胜60场的辉煌战绩。
事后得知Master就是AlphaGo的升级版。
>>震撼!横扫中日韩顶级棋手,60局不败的Master 就是AlphaGo!为什么AlphaGo会重出江湖呢?我想可以从AlphaGo与深蓝的不同来考虑。
深蓝采用的是α-β搜索框架,加上大量的人类知识,在技术上已经没有什么发展空间。
而AlphaGo采用的是蒙特卡洛树搜索框架,加上深度学习和深度强化学习。
在这样一个框架下,深度学习,尤其是深度强化学习在计算机围棋上的天花板究竟有多高?还是一个未知数,从技术的角度来说,还有很大的研究空间,我想这是AlphaGo重出江湖的重要原因,围棋在这里只是作为一个应用对象,目的还是研究强化学习等方法。
Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(一)_光环大数据培训
Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(一)_光环大数据培训一、概述Artificial Intelligence,也就是人工智能,就像长生不老和星际漫游一样,是人类最美好的梦想之一。
虽然计算机技术已经取得了长足的进步,但是到目前为止,还没有一台电脑能产生“自我”的意识。
是的,在人类和大量现成数据的帮助下,电脑可以表现的十分强大,但是离开了这两者,它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人。
图灵(图灵,大家都知道吧。
计算机和人工智能的鼻祖,分别对应于其著名的“图灵机”和“图灵测试”)在1950 年的论文里,提出图灵试验的设想,即,隔墙对话,你将不知道与你谈话的,是人还是电脑。
这无疑给计算机,尤其是人工智能,预设了一个很高的期望值。
但是半个世纪过去了,人工智能的进展,远远没有达到图灵试验的标准。
这不仅让多年翘首以待的人们,心灰意冷,认为人工智能是忽悠,相关领域是“伪科学”。
但是自2006 年以来,机器学习领域,取得了突破性的进展。
图灵试验,至少不是那么可望而不可及了。
至于技术手段,不仅仅依赖于云计算对大数据的并行处理能力,而且依赖于算法。
这个算法就是,Deep Learning。
借助于Deep Learning 算法,人类终于找到了如何处理“抽象概念”这个亘古难题的方法。
2012年6月,《纽约时报》披露了Google Brain项目,吸引了公众的广泛关注。
这个项目是由著名的斯坦福大学的机器学习教授Andrew Ng和在大规模计算机系统方面的世界顶尖专家JeffDean共同主导,用16000个CPU Core的并行计算平台训练一种称为“深度神经网络”(DNN,Deep Neural Networks)的机器学习模型(内部共有10亿个节点。
这一网络自然是不能跟人类的神经网络相提并论的。
要知道,人脑中可是有150多亿个神经元,互相连接的节点也就是突触数更是如银河沙数。
曾经有人估算过,如果将一个人的大脑中所有神经细胞的轴突和树突依次连接起来,并拉成一根直线,可从地球连到月亮,再从月亮返回地球),在语音识别和图像识别等领域获得了巨大的成功。
alpha go原理
alpha go原理AlphaGo原理。
AlphaGo是由DeepMind公司开发的一款人工智能围棋程序,它在2016年成功击败了世界围棋冠军李世石,引起了广泛的关注和讨论。
那么,AlphaGo究竟是如何做到的呢?下面我们就来详细介绍一下AlphaGo的原理。
首先,AlphaGo采用了深度学习技术。
深度学习是一种人工智能领域的技术,它模仿人脑的神经网络结构,通过大量的数据训练模型,使得计算机能够自动学习并提取特征。
在AlphaGo的训练过程中,它通过分析数百万盘围棋对局的数据,学习了围棋的规则和棋局特征,从而提高了自身的水平。
其次,AlphaGo采用了强化学习技术。
强化学习是一种机器学习的方法,它通过试错来学习最优策略。
在围棋中,由于棋盘上的可能走法非常多,传统的搜索算法很难找到最优解。
而AlphaGo通过强化学习,不断地尝试不同的走法,并根据胜负情况来调整自身的策略,最终找到了击败人类棋手的方法。
此外,AlphaGo还采用了蒙特卡洛树搜索算法。
这种算法通过模拟大量的随机对局,来评估每一步走法的价值,从而选择最优的下法。
蒙特卡洛树搜索算法在围棋中表现出色,它能够有效地剪枝搜索树,减少计算量,提高搜索效率。
最后,AlphaGo还引入了深度卷积神经网络。
这种神经网络结构能够有效地提取棋局的特征,并对局面进行评估。
通过深度卷积神经网络的辅助,AlphaGo能够更准确地判断每一步走法的好坏,从而做出更明智的决策。
综上所述,AlphaGo之所以能够战胜人类围棋棋手,主要得益于深度学习、强化学习、蒙特卡洛树搜索算法和深度卷积神经网络等先进技术的应用。
它的成功不仅代表了人工智能在复杂智力游戏领域取得的重大突破,也为我们展示了人工智能技术的巨大潜力。
相信随着技术的不断进步,人工智能将会在更多领域展现出惊人的能力,为人类社会带来更多的便利和进步。
阿尔法狗的技术原理与算法分析
阿尔法狗的技术原理与算法分析阿尔法狗是由谷歌旗下的DeepMind开发的一款强人工智能计算机程序,其通过机器学习和深度强化学习技术,成功实现了在围棋等复杂智力游戏中击败人类顶尖选手的壮举。
本文将对阿尔法狗的技术原理与算法进行分析。
阿尔法狗的核心技术原理是深度强化学习。
深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的方法,能够在没有人为规则和专家知识的情况下,通过自我对弈学习和优化,不断提高程序的实力。
阿尔法狗利用了深度神经网络和蒙特卡洛树搜索算法相结合的方法,实现了自我对弈的学习和优化。
在深度强化学习中,阿尔法狗首先利用大量的人类专家对弈记录进行训练,构建了一个初始的神经网络。
这个神经网络能够将当前局面映射为相应的落子概率和胜率估计。
然后,阿尔法狗利用蒙特卡洛树搜索算法进行自我对弈,在每一步棋之后,根据搜索结果和网络估值函数更新神经网络参数,不断提高程序实力。
通过反复迭代,阿尔法狗能够自主学习和优化,逐渐超越人类水平。
蒙特卡洛树搜索算法是阿尔法狗实现强化学习的关键。
该算法通过模拟大量的随机对弈和剪枝选择,找到最优的落子策略。
蒙特卡洛树搜索将搜索空间抽象成一棵树结构,每个节点代表一个局面,每个边代表一次落子。
通过不断扩展和模拟,蒙特卡洛树搜索可以找到在当前局面下最好的落子策略。
阿尔法狗在自我对弈中通过蒙特卡洛树搜索算法不断更新神经网络参数。
每进行一步选择时,它首先根据当前神经网络得到的落子概率和胜率进行贪心选择,选择概率最高的落子。
然后,它使用蒙特卡洛树搜索算法对当前局面进行模拟对弈,并根据搜索结果更新神经网络参数。
这种自我对弈和参数优化的循环迭代过程,使得阿尔法狗能够快速提升自身实力。
除了深度强化学习,阿尔法狗还利用了大规模并行计算的优势。
通过在多个机器上同时运行多个神经网络实例,阿尔法狗能够更快地进行搜索和学习,并且更好地探索搜索空间。
这种并行计算的能力大大提高了阿尔法狗的学习效率和实力。
综上所述,阿尔法狗的技术原理与算法是基于深度强化学习和蒙特卡洛树搜索的。
深度学习研究综述_光环大数据培训
深度学习研究综述_光环大数据培训一、深度学习说到深度学习,估计只要有接触的您,一定会知晓一二,其实深度学习就是机器学习领域的一个新研究方向。
刚刚开始的阶段,在语音识别和计算机视觉等多类应用中取得了突破性的进展,尤其在语音领域。
其动机在于建立模型模拟人类大脑的神经大体结构,在处理训练数据(图像、语音或文本)信号时,通过多个变换阶段分层对数据特征进行描述,进而给出数据的表达,以图像数据为例,灵长类的视觉系统中对这类信号的处理依次为:首先是检测边缘,纹理等简单的初始形状特征,然后再逐步形成更复杂的视觉形状,同样地,深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示、属性类别或特征,给出数据的分层特征表示。
作为深度学习的“深度”,到底是怎么理解的???深度学习之所以被称为“深度”,其实想相对于那些传统机器学习而言。
就好比我们的模型深度更加深入,在学习过程中,非线性操作的层级数比之前多很多。
浅层学习主要是依赖人工特征,也就是依赖人工以往的经验去提取数据的特征,用模型学习后的特征表示是没有层次机构的单层特征。
而深度学习是在原始输入数据上,通过逐层变化提取特征,将样本数据在原始的数据空间特征表示转换到新的特征空间(就好比SVM对于线性不可分的情况,可以利用核的思想,将原数据的特征空间投影到更高的空间去表达),然后自动去学习得到层次化的特征表示,从而更有利于物体的分类或特征的可视化。
深度学习理论的另一个理论动机是:如果一个函数可用K层结构以简洁的形式表达,那么用 K-1层的结构表达则可能需要指数级数量的参数( 相对于输入信号) ,且泛化能力不足。
深度学习的概念最先有这个想法的是G.E. Hinton等人在2006年提出,主要就是将样本数据通过一定的训练方法得到多层网络结构的机器学习过程。
传统的神经网络随机初始化网络中的权值,导致网络很容易收敛到局部最小值,为解决这一问题,Hinton提出使用无监督预训练方法优化网络权值的初值,再进行权值微调的方法,拉开了深度学习的序幕。
alphago应用的什么原理
AlphaGo应用的什么原理概述AlphaGo是一款由DeepMind开发的人工智能程序,它在围棋上的表现引起了全球的轰动。
AlphaGo的成功背后有着许多复杂的原理和技术支持。
本文将从以下几个方面介绍AlphaGo应用的原理。
机器学习AlphaGo的核心原理是机器学习,通过大量的训练数据和强化学习算法,AlphaGo能够自我提升和改进。
具体来说,它通过以下几个步骤实现:1.数据收集:AlphaGo通过对数百万盘围棋数据的收集和整理,建立了一个庞大的数据库。
2.建模:AlphaGo使用深度神经网络进行建模,将棋局输入到神经网络中进行训练。
3.强化学习:通过与自己进行对弈,AlphaGo不断反复迭代和优化自己的模型,提升下棋水平。
这种机器学习的原理使得AlphaGo能够从人类棋手的经验中学习,掌握棋局的套路和策略。
深度神经网络深度神经网络是AlphaGo中的关键技术之一。
它是一种模拟人脑神经网络的算法,通过多层神经元的连接和计算,能够对复杂的输入进行高效的处理。
在AlphaGo中,深度神经网络主要用于模型的训练和预测。
通过分析上千万盘人类棋谱数据,AlphaGo的神经网络学会了识别不同的棋局状态,并根据当前状态预测下一步的最佳落子位置。
蒙特卡罗树搜索蒙特卡罗树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS)是AlphaGo中用于决策的重要算法。
MCTS通过模拟多次随机的棋局走法,从而评估每一步棋的价值,选择最佳的走法。
MCTS算法包括以下几个步骤:1.选择:根据当前的棋局状态,从根节点开始选择一个未尝试过的子节点进行扩展。
2.扩展:对选定的子节点进行扩展,生成新的节点并加入树中。
3.模拟:在扩展的节点上进行随机的模拟对弈,直到游戏结束。
4.回溯:根据模拟的结果,更新各节点的统计信息,然后回溯到根节点。
通过多次的模拟和选择,MCTS算法能够找到最有可能获胜的走法。
人机对弈在AlphaGo的应用原理中,人机对弈起到了至关重要的作用。
深度强化学习探索AlhaGo背后的算法和思想
深度强化学习探索AlhaGo背后的算法和思想深度强化学习探索AlphaGo背后的算法和思想深度强化学习是通过深度神经网络结合强化学习算法来实现智能决策的一种方法。
AlphaGo是由Google DeepMind开发的一款深度强化学习程序,它在围棋比赛中击败了世界围棋冠军李世石,引起了广泛的关注。
本文将探讨AlphaGo背后的算法和思想。
一、深度神经网络深度神经网络是深度强化学习的核心组成部分。
它是由多个神经网络层组成的结构,每个神经网络层都包含多个神经元。
深度神经网络可以自动学习特征表示,从而提取输入数据的高层次特征。
在AlphaGo中,深度神经网络用于对围棋局面进行评估和价值估计。
二、强化学习算法强化学习是指智能体通过与环境的交互,通过不断试错来学习最优策略的一种方法。
在AlphaGo中,采用了蒙特卡洛树搜索算法和深度Q网络算法。
1. 蒙特卡洛树搜索算法蒙特卡洛树搜索算法是一种基于随机模拟的搜索算法,它通过模拟多次游戏来评估每个动作的价值。
在AlphaGo中,通过蒙特卡洛树搜索算法来选择最优的下一步棋。
2. 深度Q网络算法深度Q网络算法是一种基于Q-learning算法的深度强化学习方法。
它通过训练一个深度神经网络来估计每个动作的价值函数。
在AlphaGo中,通过深度Q网络算法来学习围棋局面的价值函数,从而选择最优的下一步棋。
三、AlphaGo的训练过程AlphaGo的训练包括两个阶段:监督学习和强化学习。
1. 监督学习阶段在监督学习阶段,使用大量的围棋对局数据来训练深度神经网络。
每个围棋局面都会被标记上人类专家的意见,作为标签来进行监督学习。
通过监督学习可以使深度神经网络学习到围棋局面的特征表示。
2. 强化学习阶段在强化学习阶段,使用蒙特卡洛树搜索算法和深度Q网络算法来改进深度神经网络的棋局评估能力和决策能力。
通过与自我对弈进行训练,AlphaGo可以逐渐提升自己的水平,并学习到更优秀的策略。
阿尔法狗原理
阿尔法狗原理阿尔法狗是一种由谷歌开发的人工智能计算机程序,它以无监督学习和强化学习为基础,通过与人类围棋高手对弈,逐渐提升自己的棋艺水平。
阿尔法狗的原理是基于深度学习和神经网络技术,下面将详细介绍其原理及运行机制。
首先,阿尔法狗利用深度学习算法进行自我学习。
它通过大量的围棋棋谱数据进行训练,不断调整神经网络的参数,使其能够更好地理解围棋的规则和战术。
在这个过程中,阿尔法狗会不断优化自己的决策模型,提高下棋的准确性和效率。
其次,阿尔法狗采用强化学习算法进行决策。
在与人类棋手对弈的过程中,阿尔法狗会根据当前局面选择最优的下棋策略,并根据对局结果对自己的行为进行调整和优化。
通过不断的对局和反馈,阿尔法狗能够逐渐积累经验,提高自己的下棋水平。
此外,阿尔法狗还采用了蒙特卡洛树搜索算法。
这种算法能够对可能的下棋走法进行搜索和评估,找到最优的下棋策略。
通过蒙特卡洛树搜索,阿尔法狗能够在有限的时间内找到最优的下棋决策,提高自己的竞技水平。
总的来说,阿尔法狗的原理是基于深度学习、强化学习和蒙特卡洛树搜索等技术,通过不断的自我学习和优化,提高自己的下棋水平。
它的成功背后是人工智能技术的不断突破和创新,为人类带来了全新的智能体验。
随着人工智能技术的发展,相信阿尔法狗在围棋领域的表现将会更加出色,为人类带来更多的惊喜和启发。
通过深度学习和强化学习,阿尔法狗能够不断提高自己的下棋水平,成为围棋领域的佼佼者。
其原理和运行机制的成功应用,也为人工智能技术在其他领域的发展提供了宝贵的经验和启示。
相信随着技术的不断进步,人工智能将会在更多的领域展现出强大的应用潜力,为人类社会带来更多的便利和创新。
alpha go原理
alpha go原理AlphaGo是一种基于深度学习和强化学习原理的人工智能程序,它在围棋领域的突破引起了广泛的关注和讨论。
本文将从AlphaGo的原理出发,详细介绍其背后的技术和算法,并分析其对人工智能和人类思维的影响。
AlphaGo采用了深度学习技术,通过大量的训练数据来学习围棋的规则和策略。
它使用了卷积神经网络(CNN)来分析棋盘状态,并预测下一步最有可能的走法。
这种深度学习的方法使得AlphaGo能够具备较强的模式识别能力,从而更好地理解围棋的复杂性。
AlphaGo还运用了强化学习的原理,通过与自己对弈来不断提升自己的棋力。
它使用了蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS)算法来选择最优的下法,并通过与预测结果的比较来优化网络模型。
这种强化学习的方法使得AlphaGo能够通过不断的实践和反馈来提高自己的棋艺,最终达到了人类顶尖职业选手的水平。
AlphaGo的突破在于它能够通过“自我对弈”来学习和进步。
在训练阶段,AlphaGo通过与自己进行大量的对弈,并从中学习和优化自己的模型。
这种自我对弈的方式使得AlphaGo能够不断挑战自己,并且从中发现新的策略和可能性。
这种“自我对弈”不仅仅是一种训练方法,更是一种思维方式。
它告诉我们,在面对困难和挑战时,我们可以通过不断地思考和实践来提高自己的能力,达到更好的结果。
AlphaGo的出现对人工智能和人类思维产生了深远的影响。
首先,它向我们展示了深度学习和强化学习在复杂问题上的强大能力。
通过大量的数据和不断的实践,AlphaGo能够超越人类的棋艺水平,这为我们在其他领域中应用人工智能提供了新的思路和方法。
AlphaGo的背后是一种新的思维方式,即“自我对弈”。
这种思维方式告诉我们,面对困难和挑战时,我们应该勇于挑战自己,不断思考和实践,找到解决问题的新方法和策略。
这种积极向上的思维方式对于我们个人的成长和发展,以及社会的进步和创新都具有重要的意义。
深入了解人工智能和深度学习_光环大数据培训
深入了解人工智能和深度学习_光环大数据培训尽管人工智能研究多年来进展缓慢,但新一代人工智能应用正在崭露头角,前景广阔。
根据市场调查机构Forrester公司去年进行的一项调查,在调查的3000家全球科技公司中,有41%的企业目前正在投资人工智能,另有20%的企业计划明年投资。
推动新一代人工智能发展的是深度学习、研究和设计模拟人脑神经元活动的人工神经网络。
深度神经网络的目标是使机器能够像人类一样分析和解决复杂的问题。
虽然人工神经网络已经存在了几十年,但只有随着可用的高性能计算(HPC)功率的出现,尤其是GPU计算能力的出现,数据科学家才能够建立具有足够复杂性和强度的神经网络来实现现实世界的应用。
这种新的深度学习系统已经获得了一些非常高调的媒体报道。
最近的例子包括:2011年问世的苹果公司的个人助理Siri,而亚马逊的Alexa也在开始稳步发展,将准备为即将到来的物联网时代提供广泛的具有个性的家用设备。
shendu xuexi这些深度学习应用的力量远远超出了华而不实的演示,并且开始对各种领域的业务发展产生重大而积极的影响。
例如,使用技术分析数据并提供可操作信息的商业智能是人工智能和深度学习产生影响的一个领域。
历史上,商业智能工具围绕使用数据收集,分析和呈现的思想构建,以解释为什么或如何发生某种结果。
随着商业智能系统采用深度学习技术,他们现在不仅可以提供对过去行为更好地进行分析,而且可以利用他们积累的过去事件的“知识”来预测未来的客户行为。
这种从描述性到预测性商业智能的转变,使企业能够找到更好的增长机会,并进行快速调整,以优化当前的业绩。
深度学习所带来的预测能力将对农业等传统产业产生颠覆性影响。
据专家介绍,为了满足全球人口增长的需求,农业产业必须增加60%的粮食产量,预计到2050年底,全球人口将达到90亿。
为了满足这一巨大的粮食需求,农业技术公司正在利用深度学习技术,在整个生长和收获周期中提高其效率。
深度学习入门指导 光环大数据深度学习培训
深度学习入门指导光环大数据深度学习培训近日,Rachel Thomas在fast.ai上发布了一篇博文《What you need to do deep learning》,他希望通过这篇文章回答一些深度学习入门者经常会问到的问题:什么样的电脑才能用来做深度学习?为什么 fast.ai 推荐使用英伟达的GPU 呢?哪些深度学习库不适合初学者?你又是如何将深度学习应用到实际生产中的?Rachel Thomas认为,所有的这些问题都可以归结到一个主题,那就是“究竟需要准备好哪些东西(硬件、软件、知识背景以及数据等)才能开始深度学习?”。
所以本篇博客正是针对那些想入门深度学习以及对深度学习感兴趣的新人而写的。
一、硬件基础关于硬件基础,我们首先不得不感谢一下游戏工业的蓬勃发展。
视频游戏工业的体量(就盈利而言)远远超出了电影工业和音乐工业之和(/RYyaZ9Y)。
在过去的 20 年里,视频游戏工业极大地推进了 GPUs (图像处理单元)的发展进步,这是由于 GPU 可用于加速游戏图像渲染的矩阵数学运算过程。
并且非常幸运的是,深度学习运算中也涉及到大量的矩阵操作。
而这些年在 GPU 上取得运算能力的进步也正是为什么神经网络算法在早期没有发挥出效力,直到在近几年才展露头角的原因之一。
因为在没有 GPU 的条件下,要训练一个深度学习模型在大多数情况下都将是一个非常漫长而痛苦的过程。
图一英伟达Tesla系列显卡注意 GPU 的选择大多数的深度学习从业者并不需要直接通过编程来操控 GPUs,而是使用一些诸如 PyTorch 或 TensorFlow 这样的软件包来实现的。
但是为了能够高效地使用这些软件包,我们必须购买正确的 GPU,而这几乎就等价于我们需要购买英伟达出产的 GPU(/zjYolU1)。
CUDA(/zj4MD9I)和 OpenCL (/RYya30e)是当前用来实现 GPU 编程的主流方式。
CUDA 是迄今为止发展最好的,拥有最广泛生态系统的,也是最被深度学习框架支持的集成技术。
阿尔法狗原理
阿尔法狗原理阿尔法狗是由谷歌旗下的DeepMind公司开发的一款人工智能程序,它以其在围棋领域的超强表现而闻名于世。
那么,阿尔法狗究竟是如何实现这样惊人的表现呢?本文将从阿尔法狗的原理入手,为大家详细解析其背后的技术奥秘。
首先,阿尔法狗的核心技术是深度强化学习。
所谓深度强化学习,是指利用深度神经网络来实现强化学习算法。
在围棋中,阿尔法狗通过大量的对弈数据进行学习,不断优化自己的策略和判断能力。
通过这种方式,阿尔法狗能够逐渐提升自己的水平,最终达到甚至超越人类的水平。
其次,阿尔法狗采用了蒙特卡洛树搜索算法。
这种算法可以帮助阿尔法狗在巨大的搜索空间中找到最优的着法,从而做出更加明智的决策。
蒙特卡洛树搜索算法的核心思想是通过模拟大量的对局来评估每个着法的价值,从而找到最有可能获胜的着法。
这种算法的高效性使得阿尔法狗能够在有限的时间内做出接近最优的决策。
此外,阿尔法狗还采用了强化学习和自我对弈的方式来不断提升自己的水平。
在自我对弈中,阿尔法狗会与自己进行大量的对局,从中学习经验和总结教训,以此来改进自己的策略。
通过这种方式,阿尔法狗能够不断地完善自己,逐渐提高自己的水平。
最后,阿尔法狗还利用了大规模并行计算的能力。
在训练阶段,阿尔法狗需要处理大量的数据和进行复杂的计算,而大规模并行计算可以帮助它高效地完成这些任务。
谷歌的技术优势和强大的计算能力为阿尔法狗的成功发挥了关键作用。
综上所述,阿尔法狗之所以能够在围棋领域取得如此惊人的成绩,关键在于其深度强化学习、蒙特卡洛树搜索算法、自我对弈和大规模并行计算等技术的完美结合。
这些技术的应用使得阿尔法狗能够不断地提升自己的水平,最终达到甚至超越人类的水平。
相信随着人工智能技术的不断发展,阿尔法狗的原理也将为我们带来更多的启发和思考。
阿尔法狗的工作原理
阿尔法狗的工作原理
阿尔法狗是一款由谷歌开发的人工智能计算机程序,它在围棋比赛中击败了多
位世界冠军,展现了强大的智能计算能力。
那么,阿尔法狗是如何工作的呢?
首先,阿尔法狗利用了深度学习和强化学习的技术。
通过深度学习,阿尔法狗
可以从大量的围棋对局中学习并提取出有效的特征,形成对棋局的理解。
而强化学习则让阿尔法狗能够通过与自己下棋不断地进行对局,从而不断地改进自己的下棋策略,提高自己的水平。
其次,阿尔法狗采用了蒙特卡洛树搜索算法。
这个算法可以通过模拟大量的随
机对局,找到最优的下棋策略。
在搜索树的每一层,阿尔法狗都会选择一个最有可能导致胜利的走法,并不断向下搜索直到找到最终的胜利或失败的结果。
通过这种方式,阿尔法狗可以在有限的时间内找到接近最优的下棋策略。
最后,阿尔法狗还采用了神经网络来评估棋局。
这个神经网络可以根据当前的
棋局状态,预测出每一步走法的潜在价值,从而帮助阿尔法狗做出更加明智的决策。
通过不断地训练和优化,这个神经网络可以不断提高自己的预测能力,使得阿尔法狗在下棋时能够更加准确地评估局势。
综上所述,阿尔法狗的工作原理主要包括深度学习和强化学习的技术、蒙特卡
洛树搜索算法以及神经网络的应用。
这些技术的结合使得阿尔法狗能够在围棋比赛中展现出强大的计算能力,成为人工智能领域的一大突破。
随着人工智能技术的不断发展,相信阿尔法狗在未来还会有更多的应用和突破。
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浅谈Alpha Go所涉及的深度学习技术_光环大数据培训机构在人类连输AlphaGo三局后的今天,正好是一个好时机,可以让大家对于AlphaGo所涉及的深度学习技术能够有更多的理解(而不是想象复仇者联盟中奥创将到来的恐慌)。
在说明Alpha Go的深度学习技术之前,我先用几个简单的事实总结来厘清大家最常误解的问题:AlphaGo这次使用的技术本质上与深蓝截然不同,不再是使用暴力解题法来赢过人类。
没错,AlphaGo是透过深度学习能够掌握更抽象的概念,但是计算机还是没有自我意识与思考。
AlphaGo并没有理解围棋的美学与策略,他只不过是找出了2个美丽且强大的函数来决定他的落子。
什么是类神经网络其实类神经网络是很古老的技术了,在1943年,Warren McCulloch以及Walter Pitts首次提出神经元的数学模型,之后到了1958年,心理学家Rosenblatt提出了感知器(Perceptron)的概念,在前者神经元的结构中加入了训练修正参数的机制(也是我们俗称的学习),这时类神经网络的基本学理架构算是完成。
类神经网络的神经元其实是从前端收集到各种讯号(类似神经的树突),然后将各个讯号根据权重加权后加总,然后透过活化函数转换成新讯号传送出去(类似神经元的轴突)。
至于类神经网络则是将神经元串接起来,我们可以区分为输入层(表示输入变量),输出层(表示要预测的变量),而中间的隐藏层是用来增加神经元的复杂度,以便让它能够仿真更复杂的函数转换结构。
每个神经元之间都有连结,其中都各自拥有权重,来处理讯号的加权。
传统的类神经网络技术,就是透过随机指派权重,然后透过递归计算的方式,根据输入的训练数据,逐一修正权重,来让整体的错误率可以降到最低。
随着倒传导网络、无监督式学习等技术的发展,那时一度类神经网络蔚为显学,不过人类很快就遇到了困难,那就是计算能力的不足。
因为当隐藏层只有一层的时候,其实大多数的状况,类神经网络的分类预测效果其实并不会比传统统计的罗吉斯回归差太多,但是却要耗费更庞大的计算能力,但是随着隐藏层神经元的增加,或者是隐藏层的增加,那么所需要计算权重数量就会严重暴增。
所以到了八十年代后期,整个类神经网络的研究就进入了寒冬,各位可能只能在洗衣机里体会到它小小威力(现在洗衣机里根据倒入衣物评估水量与运行时间很多都是用类神经网络作的),说真的,类神经网络一点都没有被认为强大。
这个寒冬一直持续到2006年,在Hinton以及Lecun小组提出了「A fast learning algorithm for deep belief nets」论文之后,终于有了复苏的希望,它们提出的观点是如果类神经网络神经元权重不是以随机方式指派,那么应该可以大幅缩短神经网络的计算时间,它们提出的方法是利用神经网络的非监督式学习来做为神经网络初始权重的指派,那时由于各家的论文期刊只要看到类神经网络字眼基本上就视为垃圾不刊登,所以他们才提出深度学习这个新的字眼突围。
除了Hinton的努力之外,得力于摩尔定律的效应,我们可以用有更快的计算能力,Hinton后来在2010年使用了这套方法搭配GPU的计算,让语音识别的计算速度提升了70倍以上。
深度学习的新一波高潮来自于2012年,那年的ImageNet 大赛(有120万张照片作为训练组,5万张当测试组,要进行1000个类别分组)深度学习首次参赛,把过去好几年只有微幅变动的错误率,一下由26%降低到15%。
而同年微软团队发布的论文中显示,他们透过深度学习将ImageNet 2012数据集的错误率降到了4.94%,比人类的错误率5.1%还低。
而去年(2015年)微软再度拿下ImageNet 2015冠军,此时错误率已经降到了3.57%的超低水平,而微软用的是152层深度学习网络(我当初看到这个数字,吓都吓死了)….卷积神经网络(Convolutional Neural Network)在图像识别的问题上,我们处理的是一个二维的神经网络结构,以100*100像素的图片来说,其实输入数据就是这10000像素的向量(这还是指灰阶图片,如果是彩色则是30000),那如果隐藏层的神经元与输入层相当,我们等于要计算10的8次方的权重,这个数量想到就头疼,即使是透过并行计算或者是分布式计算都恐怕很难达成。
因此卷积神经网络提出了两个很重要的观点:1.局部感知域:从人类的角度来看,当我们视觉聚焦在图片的某个角落时,距离较远的像素应该是不会影响到我们视觉的,因此局部感知域的概念就是,像素指需要与邻近的像素产生连结,如此一来,我们要计算的神经连结数量就能够大幅降低。
举例来说,一个神经元指需要与邻近的10*10的像素发生连结,那么我们的计算就可以从10的8次方降低至100*100*(10*10)=10的6次方了。
2.权重共享:但是10的6次方还是很多,所以这时要引入第二个观念就是权重共享。
因为人类的视觉并不会去认像素在图片上的绝对位置,当图片发生了平移或者是位置的变化,我们都还是可以理解这个图片,这表示我从一个局部所训练出来的权重(例如10*10的卷积核)应该是可以适用于照片的各个位置的。
也就是说在这个10*10范围所学习到的特征可以变成一个筛选器,套用到整个图片的范围。
而权重共享造成这10*10的卷积核内就共享了相同的权重。
一个卷积核可以理解为一个特征,所以神经网络中可以设计多个卷积核来提取更多的特征。
下图是一个3*3的卷积核在5*5的照片中提取特征的示意图。
卷积层找出了特征后,就可以做为输入变量到一般的类神经网络进行分类模型的训练。
不过当网络结构越来越复杂,样本数如果不是极为庞大,很容易会发生过度学习的问题(over-fitting,神经网络记忆的建模数据的结构,而非找到规则)。
因此我们后来引入池化 (pooling)或是局部取样(subsampling)的概念,就是在卷积核中再透过n*n的小区域进行汇总,来凸显这个区域的最显著特征,以避免过度学习的问题。
所以常见的图像识别技术(例如ImageNet)就是透过多阶段的卷积层+池化层的组合,最后在接入一般的类神经网络架构来进行分类预测。
下图是一个图像识别的范例。
其中的C2、C4、C6都是卷积层,而S3与S5则是池化层。
卷积神经网络建构了一个透过二维矩阵来解决抽象问题的神经网络技术。
而图像识别不再需要像过去一样透过人工先找出图像特征给神经网络学习,而是透过卷积网络结构,它们可以自己从数据中找出特征,而且卷积层越多,能够辨识的特征就越高阶越抽象。
所以你要训练神经网络从照片中辨识猫或狗,你不再需要自己找出猫或狗的特征注记,而是只要把大量的猫或狗的照片交给神经网络,它自己会找出猫或狗的抽象定义。
讲到这里有没有发现卷积神经网络作图像识别与围棋有甚么相似性?没错,围棋是一个19*19的方阵,而围棋也是一个规则不像象棋或西洋棋般的明确,而且具备了很高的需要透过直觉才能判断落子的特性。
这个时候,深度学习就能发挥极佳的作用,因为程序设计师不需要自己把围棋的游戏规则输入给计算机,它可以透过大量的棋谱自己找出对应的逻辑与抽象概念。
为什么围棋比较困难?为什么深蓝可以在西洋棋赢过人类但是却无法赢围棋,这是因为深蓝透过强大的计算能力,将未来局势的树状架构,推导出后面胜负的可能性。
但是各位要知道,以西洋棋或中国象棋来说,它的分支因子大概是40左右,这表示预测之后20步的动作需要计算40的20次方(这是多大,就算是1GHz的处理器,也要计算3486528500050735年,请注意,这还是比较简单的西洋棋),所以他利用了像是MinMax搜索算法以及Alpha-Beta修剪法来缩减可能的计算范围,基本上是根据上层的胜率,可能胜的部分多算几层、输的少算,无关胜负不算,利用暴力解题法来找出最佳策略。
但是很不幸的是,围棋的分支因子是250,以围棋19*19的方阵,共有361个落子点,所以整个围棋棋局的总排列组合数高达10的171次方,有不少报导说这比全宇宙的原子数还多,这是采用了之前的一个古老的研究说全宇宙原子数是10的75次方,不过我对此只是笑笑,我觉得这也是低估了宇宙之大吧。
AlphaGo的主要机制在架构上,AlphaGo可以说是拥有两个大脑,两个神经网络结构几乎相同的两个独立网络:策略网络与评价网络,这两个网络基本上是个13层的卷积神经网络所构成,卷积核大小为5*5,所以基本上与存取固定长宽像素的图像识别神经网络一样,只不过我们将矩阵的输入值换成了棋盘上各个坐标点的落子状况。
第一个大脑「策略网络」基本上就是一个单纯的监督式学习,用来判断对手最可能的落子位置。
他的做法是大量的输入这个世界上职业棋手的棋谱,用来预测对手最有可能的落子位置。
在这个网络中,完全不用去思考「赢」这件事,只需要能够预测对手的落子即可。
目前AlphaGo预测对手落子位置的正确率是57%(这是刊登在Nature文章时的数据,现在想必更高了)。
那各位可能认为AlphaGo的弱点是否应该就在策略网络,一方面是预测准确率不高,再者是如果下了之前他没看过的棋局是不是就有机会可以赢过他。
可惜并不是,因为AlphaGo 的策略网络有做了两个层面增强,第一个层面是利用了名为增强策略网络(reinforced-learning (RL) policy network)的技术,他先使用部分样本训练出一个基础版本的策略网络,以及使用完整样本建立出来的进阶版策略网络,然后让两个网络对弈,后者进阶版策略网络等于是站在基础版前的「高手」,因此可以让基础网络可以快速的熟即到高手可能落子的位置数据,进而又产生一个增强版,这个增强版又变成原有进阶版的「高手」,以此循环修正,就可以不断的提升对于对手(高手)落子的预测。
第二个层面则是现在的策略网络不再需要在19*19的方格中找出最可能落子位置,改良过的策略网络可以先透过卷积核排除掉一些区域不去进行计算,然后再根据剩余区域找出最可能位置,虽然这可能降低AlphaGo策略网络的威力,但是这种机制却能让AlphaGo计算速度提升1000倍以上。
也正因为Alpha Go一直是根据整体局势来猜测对手的可能落子选择,也因此人类耍的小心机像是刻意下几步希望扰乱计算机的落子位置,其实都是没有意义的。
第二个大脑是评价网络。
在评价网络中则是关注在目前局势的状况下,每个落子位置的「最后」胜率(这也是我所谓的整体棋局),而非是短期的攻城略地。
也就是说策略网络是分类问题(对方会下在哪),评价网络是评估问题(我下在这的胜率是多少)。
评价网络并不是一个精确解的评价机制,因为如果要算出精确解可能会耗费极大量的计算能力,因此它只是一个近似解的网络,而且透过卷积神经网络的方式来计算出卷积核范围的平均胜率(这个做法的目的主要是要将评价函数平滑化,同时避免过度学习的问题),最终答案他会留到最后的蒙利卡罗搜索树中解决。