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AlphaGo VS AlphaGo Zero 对比分析讲解.ppt

发布时间：2022-05-31 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：1.02M 资料格式：ppt 举报 版权申诉
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    AlphaGo Fan VS AlphaGo Zero
    2015年10月，AlphaGo以 5 : 0 的战绩战胜欧洲围棋冠军Fan Hui
    2016/03 AlphaGo Lee : 李世石 2017/05 AlphaGo : 柯洁 4 ： 1 3 ： 0
    纲要： 零、蒙特卡洛树搜索（MCTS）介绍 一、监督学习+强化学习版（2015 Fan Hui版） 二、强化学习版（2017 Zero版） 三、版本对比及细节介绍
    MCTS算法是一种决策算法。 树的每个结点s包含所有合法的动作(s,a)。 每个边对应一个二元组( V(s,a)，N(s,a) ), V 是total value, N是被访问的次数。 1. Selection ( Tree traversal ) c 是一个常数。c 越大就越偏向于广度搜索，c 越小就越 偏向于深度搜索. 2. Expansion Selection直到叶节点，即没有被访问过的结点，进行 Expansion. 3. Evaluation or Simulatioin ( Rollout ) 按照某种策略直走到游戏结束，返回一个值{+1, -1} 4. Backpropagation
    AlphaGo 的策略和估值网络 Policy network SL Fast Rollout Tree Policy RL Supervised Learning )| sap ( )| sap ( )| sap ( Reinforcement Learning self-play )| sap ( Value network Value Learning value
    首先，基于人类高手的围棋数据训练两个网络 SL 和 Fast Rollout. Fast Rollout 利用少量的局部特征作为输入，直接用softmax输出预测结果。 网络结构简单。预测的准确率为24.2%，每一次选择耗时2微秒。 SL网络一共有13层，准确率达到55.7%，耗时3毫秒。
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