war3gu
war3gu

alpha zero说明

  1. 只有一个神经网络，采用最原始的棋盘信息，输出状态s的行棋概率p和价值v（就是胜利的概率）
  2. 使用了残差网络
  3. 每一步操作之后，都更新神经网络
  4. 每条edge代表一种状态下的一种操作。需要记录3个值，P(s,a)操作概率，N(s,a)访问次数，Q(s,a)操作价值（胜利概率）
  5. MCTS探索中，每次行棋都遵从最大化UCB（这个只是模拟中的探索策略，不是最终的行棋策略π）
  6. 碰到叶子结点s′，开始expand，根据神经网络得到s′的操作概率P和价值V,P保存在s′的后继操作的edge内。本次模拟结束，然后开始更新本次模拟经历过的edge的N(s,a)和Q(s,a)
  7. 多次MCTS后，获得最终策略π，可以简单的看为πa ∝ N(s,a)1/τ，即越是好的操作，尝试的次数越多
  8. 每次MCTS中，更新的是探索策略。多次MCTS后，根据树内的参数，获得新的行棋概率π和价值函数z。pπ交叉熵+vz方差=loss，据此loss获得梯度，更新神经网络参数

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