这是本专题的第二节,在这一节我们将以David Silver等人的Natrue论文Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search为基础讲讲AlphaGo的基本框架,力求简洁清晰,具体的算法细节参见原论文.本人水平有限,如有错误还望指正.如需转载,须征得本人同意.   AlphaGo流程 以人类的棋局用监督学习训练出一个策略网络 \(p_\sigma\) 以人类的棋局用监督学习训练出一个策略网络 \(p_\pi\…

这一个专题将会是有关AlphaGo的前世今生以及其带来的AI革命,总共分成三节.本人水平有限,如有错误还望指正.如需转载,须征得本人同意. Road to AI Revolution(通往AI革命之路),在这里我们将探索AlphaGo各项核心技术的源头及发展历程: Countdown to AI Revolution(AI革命倒计时),在这里我们将解构AlphaGo,看它是如何诞生的: AI Revolution and Beyond(AI革命及未来发展),在这里我们将解构AlphaGo Zer…

这是本专题的第三节,在这一节我们将以David Silver等人的Natrue论文Mastering the game of Go without human knowledge为基础讲讲AlphaGo Zero的基本框架,力求简洁清晰,具体的算法细节参见原论文.之后我们为AlphaGo家族做一下总结,展望未来AI革命会将我们带向何方,大火的美剧西部世界和强化学习有多少联系.本人水平有限,如有错误还望指正.如需转载,须征得本人同意.   相较AlphaGo的改进 只通过自我对局强化学习进行训练学…

感觉在哔哩哔哩(bilibili)上看比赛直播比较好,一直可以看到比赛的直播画面,还能听到英文解说和中文主持人的解说.YouTube上是不错,但是一方面爬梯子比较卡,另一方面只能听到英文解说. 韩国著名围棋九段棋手李世石与谷歌人工智能“阿尔法围棋”(AlphaGo)的5盘对决,将于3月9日.10日.12日.13日和15日在首尔举行.比赛将采用贴7.5目的中国规则(比赛结束时,先走棋的棋手贴目).每位棋手各有两个小时保留时间,一分钟读秒3次,每场比赛预计需要大约4-5个小时. 这场对决的胜者将获得…

为了更进一步的清晰理解大脑皮层对信号编码的工作机制(策略),须要把他们转成数学语言,由于数学语言作为一种严谨的语言,能够利用它推导出期望和要寻找的程式.本节就使用概率推理(bayes views)的方式把稀疏编码扩展到随时间变化的图像上,由于人类或者哺乳动物在日常活动中通过眼睛获取的信号是随时间变化而变化的,对于此类信号仍然有一些稀疏系数和基能够描写叙述他们,同类型的处理方式也有慢特征分析(slow features analysis).废话不多说了,进入正题: 我们把图像流(图像序列)看成时空…

作者:viewmode=contents">龙心尘 && viewmode=contents">寒小阳 时间:2016年3月. 出处:http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50900070 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50903562 声明:版权全部,转载请联系作者并注明出处 1.文章声明 博主是围棋小白.下棋规则都记不清…

The AlphaGo Replication Wiki 摘自:https://github.com/Rochester-NRT/RocAlphaGo/wiki/01.-Home Contents :  Home 01. Home 02. Code 03. Data 04. Neural Networks and Training 05. Supervised Policy Network (Phase I) 06. Reinforcement Policy Network (Phase II)…

AlphaGo已经打败了李世石9段,如果你也懂它背后的原理,或许某一天你也可以开发出一款AI来打败dota或者LOL的世界冠军. Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search - Nature(中文翻译) AlphaGo 研究筆記 (*長文慎入) Google AI algorithm masters ancient game of Go Explore the AlphaGo Games – DeepMin…

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MC…

经过比拼,AlphaGo最终还是胜出,创造了人机大战历史上的一个新的里程碑.几乎所有的人都在谈论这件事情,这使得把“人工智能”.“深度学习”的热潮推向了新的一个高潮.AlphaGo就像科幻电影里具有人的思维和情感的机器人一样,被极大地神话了,而且这让更多的人对人工智能产生了畏惧感.那么,AlphaGo的胜利真的意味着人工智能(AI)已经超越人类了吗? 答案肯定是No. AlphaGo仍只是个机器,之所以它能够战胜李世石是完全依靠它强大的运算能力和模仿能力,但本身并不具备人类拥有的智慧.面对新的规…