一图解密AlphaZero（附Pytorch实践）

知乎专栏同步发布： https://zhuanlan.zhihu.com/p/41133862

本来打算自己写写的，但是发现了David Foster的神作，看了就懂了。我也就不说啥了。

看不清的话，原图在后面的连接也可以找到。

---

没懂？！！！那我再解释下。

 

AlphaGo Zero主要由三个部分组成：自我博弈（self-play），训练和评估。和AlphaGo 比较，AlphaZero最大的区别在于，并没有采用专家样本进行训练。通过自己和自己玩的方式产生出训练样本，通过产生的样本进行训练；更新的网络和更新前的网络比赛进行评估。

在开始的时候，整个系统开始依照当前最好的网络参数进行自我博弈，那么假设进行了10000局的比赛，收集自我博弈过程中所得到的数据。这些数据当中包括：每一次的棋局状态以及在此状态下各个动作的概率（由蒙特卡罗搜索树得到）；每一局的获胜得分以及所有棋局结束后的累积得分（胜利的+1分，失败得-1分，最后各自累加得分），得到的数据全部会被放到一个大小为500000的数据存储当中；然后随机的从这个数据当中采样2048个样本，1000次迭代更新网络。更新之后对网络进行评估：采用当前被更新的网络和未更新的网络进行比赛400局，根据比赛的胜率来决定是否要接受当前更新的网络。如果被更新的网络获得了超过55%的胜率，那么接收该被更新的网络，否则不接受。

那么我们首先来看一下AlphaZero的输入的棋局状态到底是什么。如图所示，是一个大小为19*19*17的数据，表示的是17张大小为19*19（和棋盘的大小相等）的特征图。其中，8张属于白子，8张属于黑子，标记为1的地方表示有子，否则标记为0 。剩下的一张用全1或者是全0表示当前轮到 黑子还是白子了。构成的这个数据表示游戏的状态输入到网络当中进行训练。

那么我们来看一下，AlphaZero的网络到底是怎么样的呢？

这个网络主要由三个部分组成：由40层残差网络构成的特征提取网络（身体），以及价值网络以及策略网络（两个头）。该网络当中价值网络所输出的值作为当前的状态的价值估计； 策略网络的输出作为一个状态到动作的映射概率。而这两个部分的输出都被引入到蒙特卡罗搜索树当中，用来指导最终的下棋决策。那么显然，价值网络输出的是一个1D的标量值，在-1到1之间；策略网络输出的是一个19*19*1的特征图，其中的每一个点表示的是下棋到该位置的概率。那我们来看一下，该网络是如何指导蒙特卡罗搜索树的。

如图所示，在图中的搜索树当中，黑色的点表示的是从一个状态过渡到另一个状态的动作a；其余的节点表示的是棋局的状态，也就是之前所说的输入。从一个非叶子节点的状态开始，往往存在多种可能的行动，而其中的状态节点a具有4种属性，他们决定了到底应该如何选择。具体来讲，其中的N表示的是到目前为止，该动作节点被访问的次数；P表示网络预测出来的选择该节点的概率；W表示下一个状态的总的价值，而价值网络输出的动作的价值会被累及到这个值当中；这个值除以被访问到的次数就等于平均的价值Q。实际上，还会给Q加上一个U来起到探索更多的动作的效果。我想应该是非常清楚的。那么如何根据构建出来的搜索树进行下棋的步骤呢？在一定的阈值范围内（比如说，1000个迭代之前），采用最大化Q函数的方式来选择动作；那么当大于这个阈值之后采用蒙特卡罗搜索树的方式（例如PUCT算法，也就是根据概率和被访问的次数）来选择执行的动作。

 

那我们来看一下蒙特卡罗搜索树在这里面时如何实现的。首先是其中的节点：

class Node:
    def __init__(self, parent=None, proba=None, move=None):
        self.p = proba
        self.n = 0
        self.w = 0
        self.q = 0
        self.children = []
        self.parent = parent
        self.move = move

其中主要为之前所说的4个属性以及父子节点的指针。而最后一个move指出了在当前状态下的合法下棋步骤。在训练的过程中，这些值都会被更新，那么在更新之后如何通过他们来进行动作的选择呢？

def select(nodes, c_puct=C_PUCT):
    " Optimized version of the selection based of the PUCT formula "

    total_count = 0
    for i in range(nodes.shape[0]):
        total_count += nodes[i][1]
    action_scores = np.zeros(nodes.shape[0])
    for i in range(nodes.shape[0]):
        action_scores[i] = nodes[i][0] + c_puct * nodes[i][2] * \
                (np.sqrt(total_count) / (1 + nodes[i][1])) 
    equals = np.where(action_scores == np.max(action_scores))[0]
    if equals.shape[0] > 0:
        return np.random.choice(equals)
    return equals[0]

这里表示的是对于任何一个节点，从其所有的子节点当中，通过PUCT算法找出最大得分的那个节点。在这个得分action_scores[i]的计算过程中，网络预测的概率和该节点被访问的次数都有被考虑。对于被访问到的非叶子节点继续进行扩展；而如果是叶子节点则进行最终的评估。至于其中的残差网络模块，价值网络，策略网络就不再一一叙述了。详细参考：

https://github.com/dylandjian/superGo​github.com

 

 

References:

 

https://medium.com/applied-data-science/alphago-zero-explained-in-one-diagram-365f5abf67e0