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其中Policy Network用来在Selection和Expansion阶段,衡量为每一个子节点打分,找出最有希望、最最需要预先展开的那个子节点。Policy Network网络的训练,是通过观察其他人类之间对弈的棋局来学习的,主要学习的目标是:“给定一个棋局,我接下来的一步应该怎么走”?(这是一个静态的过程,不用继续深入搜索更深层的子节点)为此,AlphaGo先读取KGS(一个网络围棋对战平台)上面近16万局共3000多万步的人类走法,通过Supervised Learning的方法,学习出来一个简单的SL Policy Network(同时还顺便训练出来Simulation阶段用来一路算到决胜局使用的Rollout Policy)。然后基于这个在人类棋局上学习出来的SL Policy Network, 使用强化学习(Reinforcement Learning)的方法通过自己跟自己对弈,来进一步优化Policy Network。这么做的原因,一个可能的原因是通过人类棋局学出来的SL Policy Network,受到了人类自身能力的局限性的影响(KGS棋局中包含了很多非专业棋手,实力层次不齐),学不出特别好的策略来。那不如在此基础上,自己跟自己打,在此过程中不断学习不断优化自己的策略。这就体现了计算机的优势,只要不断电,计算机可以不分昼夜不断自己跟自己下棋来磨练棋艺。RL Policy Network初始参数就是SL Policy Network的参数,但青出于蓝而胜于蓝,实验指出RL跟SL策略对弈,RL胜率超过80%。RL Policy Network也是最终应用在实际对战过程中MCTS Selection阶段的策略。【该】【文】【称】【,】【薄】【熙】【来】【案】【件】【的】【公】【开】【审】【理】【,】【体】【现】【了】【新】【一】【届】【中】【央】【领】【导】【集】【体】【在】【推】【进】【廉】【洁】【政】【府】【建】【设】【方】【面】【的】【高】【度】【自】【信】【和】【用】【法】【治】【思】【维】【和】【法】【治】【方】【式】【反】【对】【腐】【败】【的】【态】【度】【和】【决】【心】【。】腾讯3分彩官方其实,Alpha Go也有弱点。雷欣称,Alpha Go是一个算法,也就是一个软件,是通过 “剪枝”(通过一些启发式规则来避免搜索不太有胜算的局面)算法来计算棋局的,即使经过剪枝,棋局搜索空间也是巨大的。在开局的时候,需要计算的空间非常大,所以 Alpha Go 在开启的时候看起来棋力会有些弱。

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