AlphaZero

使用PyTorch实现简单的AlphaZero的算法（3）：神经网络架构和自学习

神经网络架构和训练、自学习、棋盘对称性、PlayoutCapRandomization，结果可视化从我们之前的文章中，介绍了蒙特卡洛树搜索(MCTS)的工作原理以及如何使用它来获得给定棋盘状态的输出策略。我们也理解神经网络在MCTS中的两个主要作用；通过神经网络的策略输出来指导探索，并使用其价值输出代替传统的蒙特卡洛rollout算法。在这一部分中，我们将从这个神经网络的架构开始，检查它的不同层、
deephub·2022-11-30 10:42

深度强化学习CS285-Lec17 Distributed RL

TransferLearning与DistributedRL概述一、分布式RL架构1.1DQN1.2GORILA1.3A3C1.4IMPALA1.5Ape-X1.6R2D3二、其它引用较高的分布式RL架构2.1QT-Opt2.2AlphaZero2.3
Nemo555·2022-11-29 18:01

AlphaZero黑箱终于被打开！登顶5年后，人类揭开它学会下棋的奥秘

这两天，DeepMind及谷歌大脑一篇文章被《美国国家科学院院刊》(PNAS)收录，其内容正是以5年前发布的AlphaZero为例，研究神经网络如何获取并理解国际象棋知识。
QbitAl·2022-11-25 08:04

一文详解如何使用Python和Keras构建属于你的「AlphaZero AI 」

图：pixabay本文来自于微信公众号：雷克世界编译|嗯~是阿童木呀、KABUDA在这篇文章中，我将试图对以下三件事情进行阐述：1.AlphaZero之所以被认为是人工智能向前迈进一大步的两个理由。
AI科技大本营·2022-08-03 07:15

让《强化学习（第2版）》架起一座通往强化学习经典知识宝库的桥梁

在AlphaGo战胜李世石之后，AlphaZero以其完全凭借自我学习超越人类在各种棋类游戏中数千年经验的能力再次刷新了人类对人工智能的认识，也使得强化学习与深度学习的结合受到了学术界和产业界的前所未有的关注
博文视点·2022-07-27 07:40

深度学习在文本、语音和视觉等方向的进展--强化学习

AlphaZero自学成才，机器人Atlas苦练后空翻……2017年，人工智能所取得的新进展真是让人应接不暇。而所有的这些进展，都离不开深度学习一年来在底层研究和技术开发上的新突破。
weixin_30562507·2022-06-17 07:26

深入浅出Alpha Zero技术原理

深入浅出AlphaZero技术原理1、蒙特卡洛树搜索（1）蒙特卡洛方法蒙特卡罗法也称统法模拟法、统计试验法。是把概率现象作为研究对象的数值模拟方法。上图中，求中间曲线区域的面积。
Hibiki阿杰·2022-03-16 19:46

DL--常用增强学习实验环境 II (ViZDoom, Roboschool, TensorFlow Agents, ELF, Coach等)

AlphaZero最有意义的地方之一是它去除了从人类经验（棋谱）中
born-in-freedom·2022-03-16 07:32

AlphaZero如何学习国际象棋的?

DeepMind和GoogleBrain研究人员以及前世界国际象棋冠军VladimirKramnik通过概念探索、行为分析和对其激活的检查，探索了人类知识是如何获得的，以及国际象棋概念如何在AlphaZero
·2021-12-25 09:53

深度学习求解魔方新方法！诺丁汉大学研究团队提出适应度函数

作者|凌霄责编|寇雪芹头图|下载于视觉中国人工智能和人类之间的“竞赛”一直都是热门的研究话题，AlphaGo战胜了人类围棋玩家，AlphaZero在围棋比赛中击败了AlphaGo及其更高版本，并在国际象棋比赛中击败了顶级象棋引擎之一
AI科技大本营·2021-03-01 18:20

重磅！使用Go重新实现AlphaGo | Gopher Daily (2021.02.09) ʕ◔ϖ◔ʔ

Don'twriteGocodeasyouwritecodeinC++/Java/Python.WriteGocodeasGopherswritecode.Go技术新闻使用Go重新实现AlphaGo(AlphaZero
Tony Bai·2021-02-09 12:00

超越AlphaZero，DeepMind新算法MuZero登顶Nature | AI日报

超越AlphaZero，DeepMind新算法MuZero登顶Nature2016年，DeepMind推出了第一个人工智能程序AlphaGo，在围棋游戏中击败人类。
BAAIBeijing·2020-12-24 19:40

python国际象棋游戏_国际象棋版AlphaZero出来了 还开源了Keras实现

AlphaZero在去年底通过自我对弈，就完爆上一代围棋冠军程序AlphaGo，且没有采用任何的人类经验作训练数据（至少DeepMind坚持这么认为，嗯）。
weixin_39792475·2020-11-29 07:59

资源 | 12月机器学习TOP 10文章，错过的快补课

1.AlphaZero：用强化学习算法对中国象棋和国际象棋进行自我修炼（本论文作者包括DeepMind创始人DemisHassabis）论文地址：https://arxiv.org/pdf/1712.0
AI科技大本营·2020-10-10 01:06

跟我一起学PyTorch-01：深度学习简介

继2016年AlphaGo以4:1击败韩国李世石，2017年AlphaGoMaster以3:0零封柯洁之后，最新的AlphaZero在没有棋谱的情况下，进行3天的自我训练后，就击败了AlphaGo；经过
金字塔下的小蜗牛·2020-09-14 15:45

比AlphaGo Zero更强的AlphaZero来了！8小时解决一切棋类！

但今天AlphaZero来了（https://arxiv.o
人工智能学家·2020-09-13 15:13

AlphaZero 完爆前辈 AlphaGo，这个人工智能新突破价值有多大？(转)

原文地址：http://36kr.com/p/5106157.html谷歌旗下人工智能公司DeepMind发布了一篇新论文，它讲述了团队如何利用AlphaGo的机器学习系统，构建了新的项目AlphaZero
zhang43211234·2020-09-13 14:10

送书 | 计算机下棋简史：AlphaZero 8小时横扫一切棋类的背后

本文引自人民邮电出版社图灵教育《人工智能简史》的第六章——计算机下棋简史：机定胜人，人定胜天。本书全面讲述人工智能的发展史，几乎覆盖人工智能学科的所有领域，包括人工智能的起源、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度学习、强化学习、超级智能、哲学问题和未来趋势等，以宏阔的视野和生动的语言，对人工智能进行了全面回顾和深度点评。本书既适合专业人士了解人工智能鲜为人知的历史，也适合
AI科技大本营·2020-09-10 13:46

Muzero算法研读报告

相对于Alphazero,Muzero无需预先了解游戏的游戏规则，比如在棋盘游戏中，只需要去告知哪一步的移动是被允许的，就可以自主去推演出致胜的策略。报告主
Tangarf·2020-08-31 11:20

[Reinforcement Learning] 强化学习介绍

随着AlphaGo和AlphaZero的出现，强化学习相关算法在这几年引起了学术界和工业界的重视。最近也翻了很多强化学习的资料，有时间了还是得自己动脑筋整理一下。
weixin_34245749·2020-08-25 01:42

詹松华：医学影像与AI之间依旧隔着一道“玻璃门”

2017年，AlphaZero打败了AlphaGo，AI在金融、安防、自动驾驶、个人生活助理教育等领域，都取得了突飞猛进的进步。“AI即将主宰世界。”这种声音越来越大。霍
e医疗·2020-08-24 04:34

从α到μ：DeepMind棋盘游戏AI进化史

从书写了传奇的AlphaGo开始，DeepMind一直在不断更新迭代这一系列的新算法，创造了AlphaGoZero、AlphaZero和MuZero。通用性更强的MuZero
喜欢打酱油的老鸟·2020-08-22 04:57

蒙特卡洛树搜索（MCTS）代码详解【python】

前文：AlphaGoZero详解后文：AlphaZero五子棋网络模型【python】之前看了AlphaGoZero的整个流程，接下来就要了解一下具体怎么实现的。
ColinFred·2020-08-19 05:25

我们为什么要学哲学（1）| 泰勒斯、毕达哥拉斯与巴门尼德

世界仿佛一天变一个样子，今天Alphago打败柯洁，明天Alphazero又打败了Alphago，在对自己的未来感到担忧的时候，也对这个世界产生了困惑。我到底应该做什么？为什么会如此惶恐？
Starry8023·2020-08-18 23:16

强化学习笔记—马尔科夫决策过程(MDP)

强化学习强化学习目前越来越火，从AlphaGo到AlphaZero让大家见识到了强化学习的力量，有很多AI大牛也公开表示强化学习是改变未来重要的工具。这里就以及不专业的理
NeverMore_7·2020-08-16 08:58

初尝-Go之Redis

配置好go后，安装git客户端先来尝试下借助Go-Redis来操作Redispackagemainimport(    "fmt"    "github.com/alphazero/Go-Redis"    
cinience·2020-08-14 04:57

从深度学习到区块链技术

刚过去的2017年，刷屏科技圈的无疑还是深度学习技术谷歌翻译全面升级成基于RNN的网络架构对抗神经网络GAN和强化学习的兴起DeepMind与暴雪达成合作，将AI用来打星际争霸AlphaGoZero和AlphaZero
早餐要吃油条·2020-08-09 09:08

文末赠书100本 | 当下最火爆的机器学习算法

包括最近火热的AlphaZero，这些机器向人们展示了它们学习的能力，也揭示着这个社会中正在出现的变革，一些机器学习的算法也伴随着媒体报道逐步进入我们的视野，诸如：线性分析、神经网络、深度学习、支持向量机
算法与数学之美·2020-08-02 17:10

一个基于蒙特卡洛搜索树的五子棋实现

最近有点烦啊，也有点无聊，去年研究德州扑克失败，后面知道AlphaZero都用了蒙特卡洛搜索树，那估计俺方向错误了？如是准备学习下这个东东，为深度学习攻克德州扑克做技术准备工作。
liaogaobo2008·2020-07-16 02:52

AlphaZero炼成最强通用棋类AI，DeepMind强化学习算法8小时完爆人类棋类游戏

【新智元导读】或许“智能爆炸”不会发生，但永远不要低估人工智能的发展。推出最强围棋AIAlphaGoZero不到50天，DeepMind又一次超越了他们自己，也刷新了世人对人工智能的认知。12月5日，包括DavidSilver、DemisHassabis等人在内的DeepMind团队发表论文，提出通用棋类AIAlphaZero，从零开始训练，除了基本规则没有任何其他知识，4小时击败最强国际象棋AI
zchang81·2020-07-13 23:48

【复盘DeepMind2017】国际最顶级AI实验室：战柯洁、打星际、巨亏背后

AlphaGoMaster/KeJie/Zero→AlphaZero首先是2016年底至2017年年初，再度强化的AlphaGo以“Master”为名，在未公开其真实身份的情况下，借非正式的网络快棋对战进行测试
weixin_33918114·2020-07-13 18:32

由阿尔法元“完爆”阿尔法狗想到

DEEPMIND团队对外宣布了他们最新的研究成果：在不学习人类棋谱的情况下，直接用深度学习的机器跟原来的AlphaGo对弈训练了36天之后，终于打败了AlphaGo（阿尔法狗）,他们把这台新的机器命名为AlphaZero
将来时空·2020-07-11 04:43

登上 Science，AlphaZero完整论文首次发布

登上Science，AlphaZero完整论文首次发布DeepTech深科技百家号12-0720:11经过数月的反复修改，DeepMind最强棋类游戏AIAlphaZero的完整版论文终于在Science
正统之独孤求败·2020-07-10 12:38

邹伟博士出书啦！——《强化学习》从基础概念、核心原理到应用案例（文末赠书）...

强化学习是机器学习的一个分支，通过与环境的交互进行学习，目前广泛应用于游戏领域，如ATARI游戏、西洋双陆棋、AlphaZero等。
风度78·2020-07-09 15:55

深度学习经典网络（4）ResNet深度残差网络结构详解

ImageNet比赛classification任务上获得第一名，因为它“简单与实用”并存，之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的，检测，分割，识别等领域都纷纷使用ResNet，Alphazero
青衫憶笙·2020-07-09 03:35

谷歌Nature论文alphaGo Zero: Mastering the game of Go without human knowledge论文详解

2017年，谷歌推出了AlphaZero，通过强化学习（reinforcementlearning）的方法，在不依赖人类经验的基础和击败了AlphaG
祥瑞Coding·2020-07-08 18:16

除了深度学习，你需要知道AI技术的23个方向

在即将过去的2017年，深度学习技术蓬勃发展，AlphaZero从「零」开始在多种棋类竞技上快速发展，DeepStack与Libratus在德州扑克中击败人类高手，GAN衍生出各种变体，语音合成从实验室走向产品
weixin_34365635·2020-07-08 18:53

人类又被AI碾压，这次是星际争霸

去年，阿尔法狗的终极版AlphaZero，已经在国际象棋、将棋和围棋三种棋类
AI女神安娜·2020-07-08 00:41

AlphaGo Zero详解

后文：蒙特卡洛树搜索（MCTS）代码详解【python】AlphaZero五子棋网络模型【python】AlphaGoZero最大的亮点是：完全没有利用人类知识，就能够获得比之前版本更强大的棋力。
ColinFred·2020-07-06 07:44

计算机下棋简史｜AlphaZero完爆世界棋类冠军背后

Playisthebeginningofknowledge.游戏是知识之源。——GeorgeDorsey（多尔西）…becausechessrequiresintelligence.下棋需要智能。——AlanTuring（图灵）1.机器下棋史前史1769年，德国发明家兼外交家肯佩伦（WolfgangvonKempelen）男爵准备造一台机械的下棋装置，一年后机器完工，取名“土耳其人”（TheTur
weixin_33711641·2020-07-05 22:54

用了不到4小时，Google的AI掌握了历史上所有的国际象棋知识

在一篇新的论文中，Google的研究人员详细介绍了他们的最新人工智能发展AlphaZero如何在国际象棋中表现出“超人的表现”，在彻底碾压世界冠军国际象棋程序“干鱼”之前，其只花了四个小时来学习规则。
yrm23·2020-07-05 16:22

DeepMind的最新版AlphaZero4小时统治了国际象棋界

DeepMind的最新版本棋类AI——AlphaZero从零开始自学国际象棋知识，仅用4小时就击败了国际象棋顶级程序Stockfish。
智能观·2020-07-04 08:20

Go-Redis中client接口

接口：github.com/alphazero/Go-Redis中的redis.client1、AllKeys无入参出参：1、[]string实例对应库中所有的Key值2、redis.Error返回对应库中所有的
稳健明·2020-07-02 11:51

2018年最后几天学什么？给你关注度最高的10篇文章

这些文章的内容主要是由Google、DeepMind、OpenAI等科技公司发布的自家在机器学习领域最新技术研究，比如AlphaZero、CoinRun、NLP模型（BERT、ELMo、co）、PixelCamera
AI科技大本营·2020-07-01 21:19

跟我一起学PyTorch-01：深度学习简介

继2016年AlphaGo以4:1击败韩国李世石，2017年AlphaGoMaster以3:0零封柯洁之后，最新的AlphaZero在没有棋谱的情况下，进行3天的自我训练后，就击败了AlphaGo；经过
金字塔下的小蜗牛·2020-07-01 12:14

它100：0大胜阿法狗的学习法宝，你用不用？

2017年10月19日，《自然》杂志刊登了谷歌DeepMind团队的新成果——AlphaZero大胜AlphaGo名为AlphaZero（暂译：阿法元）的机器系统仅训练3天就战胜了AlphaGoLee，
素心心理画·2020-07-01 10:03

智能熵、智能容量和迭代学习量化分析：智能-通信统一模型和AlphaZero案例分析

OriginalTitle:TheEntropyofArtificialIntelligenceandaCaseStudyofAlphaZerofromShannon’sPerspectiveOriginalPre-print：DOI:10.13140/RG.2.2.28565.17129/1Fororiginallink，pleasevisitDiveintotheOriginoftheInte
白楚·2020-06-30 12:39

Learning as Decoding the World to Approach the Intelligence Upper-bound: Applying UICM to AlphaZero

Thispaperwouldbefullyopen-access.TherecentlyreleasedAlphaZeroalgorithmachievessuperhumanperformanceinthegamesofchess,shogiandGo,whichraisestwoopenquestions.Firstly,asthereisafinitenumberofpossibilitie
白楚·2020-06-30 12:39

马库斯再谈AlphaGo Zero不是从零开始，AGI可能需要这十大先天机制

安妮编译整理量子位出品|公众号QbitAI纽约大学心理学和神经科学教授马库斯（GaryMarcus）坚信AlphaZero仍依赖于一些人类知识，也曾在AlphaZero解读现场这样diss哈萨比斯。
量子位·2020-06-30 05:51

“众矢之的”马库斯回应14个问题，将深度学习质疑到底

他有底气与大牛YannLeCun激辩AI是否需要人类的认知能力，有勇气在AlphaZero研讨会当场diss哈萨比斯。他常年给深度学习泼冷水，认为单凭深度学习无法带来通用人工智能（AGI）。
量子位·2020-06-30 05:51
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