What we learned in Seoul with AlphaGo March 16, 2016 Go isn’t just a game—it’s a living, breathing culture of players, analysts, fans, and legends. Over the last 10 days in Seoul, South Korea, we’ve been lucky enough to witness some of that incredibl…

AlphaGo: Mastering the ancient game of Go with Machine Learning Posted by David Silver and Demis Hassabis, Google DeepMind Games are a great testing ground for developing smarter, more flexible algorithms that have the ability to tackle problems in w…

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)…

Match 1 - Google DeepMind Challenge Match: Lee Sedol vs AlphaGo 很多网站对世界围棋大战进行了现场直播,比如YouTube.新浪.乐视.腾讯体育等. Watch DeepMind's program AlphaGo take on the legendary Lee Sedol (9-dan pro), the top Go player of the past decade, in a $1M 5-game challenge ma…

Today I troubleshooted an Elasticsearch-cluster-down issue. Several lessons were learned: When many elasticsearch cluster nodes are restarted, to avoid HEAP spike, better to temporarily stop all connection attempts; Avoid setting allow_primary=true w…

距离AlphaGo击败李世石已经过去数月了,心中的震撼至今犹在,全刊报道此项比赛的<围棋天地>杂志我已经看了不下十遍.总也想说点自己的意见,却也不知道从哪里说起,更不知道想表达些什么. 作为一个评论者我的身份较特殊,人工智能相关的技术领域我涉足了5年,下围棋的时间则有18年.前者的水平我不敢妄自评估,但领域内的最新技术,包括AlphaGo使用的蒙特卡洛搜索树和深度学习之类,基本也在我了解范围之内:后者的水平,大约相当于业余弱5段的样子,高中的时候在县里打打比赛拿个名次也是家常便饭.而我那些比我…

AlphaGo的硬件配置 最近AlphaGo与李世石的比赛如火如荼,关于第四盘李世石神之一手不在我们的讨论范围之内.我们重点讨论下AlphaGo的硬件配置: AlphaGo有多个版本,其中最强的是分布式版本的AlphaGo.根据DeepMind员工发表在2016年1月Nature期刊的论文,分布式版本(AlphaGo Distributed)使用了1202个CPU和176个GPU,同时可以有40个搜素线程. 维基百科上有各种版本的AlphaGo硬件配置 : 最后一列是等级分,代表了论文送审时(2…

一张图解AlphaGo原理及弱点 2016-03-23 郑宇,张钧波 CKDD 作者简介: 郑宇,博士, Editor-in-Chief of ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, ACM数据挖掘中国分会秘书长. 张钧波,博士,ACM数据挖掘中国分会会员,从事深度神经网络相关研究. -------------------------------------- 近期AlphaGo在人机围棋比赛中连胜李世石3局,体现了人工智能…

这篇是我们自开设星际随笔以来写得最长的一篇.我们也花了不少力气.包括把那5盘棋各打了两遍的谱,包括从Nature官网上把那篇谷歌的报告花了200元下载下来研究它的算法(后来发现谷 歌网站上可以免费下载的),包括也查阅了很多其他文献资料. 为了方便大家阅读,我们先列一下我们这篇随笔主要讲了哪些问题: 1. 计算机战胜欧洲围棋冠军到底为啥好像很牛逼? 2. 从棋谱看,到底AlphaGo什么水平?樊麾有没有放水? 3. AlphaGo的技术原理是什么?这次的创新在哪里? 4. 深度学习相比神经网络有啥…

Facebook人工智能组研究员田渊栋博士在知乎专栏上更新了一篇文章,详细分析了AlphaGo在<自然>杂志上发表的论文,他认为AlphaGo整个系统即使在单机上也已具有了职业水平,与李世石的比赛会相当精彩. 以下是田渊栋博士的知乎专栏原文: 最近我仔细看了下AlphaGo在<自然>杂志上发表的文章,写一些分析给大家分享. AlphaGo这个系统主要由几个部分组成: 1. 走棋网络(Policy Network),给定当前局面,预测/采样下一步的走棋. 2. 快速走子(Fast r…