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雷锋雷锋网络(公共):网络)注:本文作者迈克尔?布隆伯格(Michael bloomberg)眨眼,坐落在科技的创始人之一。排序通过雷锋网络自乎专栏作者授权发布,未经许可禁止转载。
的历史,神经网络在走
再次回顾AlphaGo v13三个主要组件:
未经中华人民共和国交通部(蒙特卡洛树搜索)
CNN(卷积神经网络,包括:政策网络政策网络,快速走子网播出网络价值,价值网络网络)
RL(学习)
在1990年代早期,我们开始实验神经网络(浅)和强化学习应用于棋盘游戏。最著名的例子是打开在西洋双陆棋TD -欺骗,它在自我游戏1直接结果是白色陶瓷交换)死(同时赢得500万局立即下降到17%,取得了可观的七里,选择一个在维基百科:
工具包Woolsey把专家发现,TD -金门的位置判断,尤其是其权衡风险与安全,是优于自己的或任何人类的年代。
TD -金门的优秀的位置发挥削弱了偶尔糟糕的结局。最终的结果需要更多的分析,有时与广泛的超前。TD -金门的限制两个厚度超前之间放一个你可以在这比赛的一部分。TD -金门的优点和缺点是相反的——人工智能设计和大部分计算机软件一般:擅长问题,需要一个直观的“感觉”,但不善于系统分析。
尤其强烈,简而言之,“大局”(比当所有人类,然而,同时也学习简化,也改善了!),但是结局“软弱”。这个权利,许多去AI感觉完全一致。
然而,神经网络(浅)应用程序时遇到了很大困难。例如在90年代有一个神经网络去叫NeuroGo:一些知识的整合成一个去玩神经网络架构(见图)也经过很多的考虑,但七里低,10 k的水平:
第二,战略,网络的工作原理
原因是我们看到了战略网络的输入(输入是相同的,使用它多年来最重要的事情是把部分根据气体的口的数量分类,如1,2,3,4口和更多的天然气):
政策网络的目的,简单,快速预测两边的位置,类似于一个棋手的第一感觉。事实上,第一层的政策网络是这样的规则的集合(为方便程序员理解,这是一个特殊的例子):
“如果碎片的位置1的语气,左下面积超过2的语气某某密度的自己的作品,他自己对某某区域块密度加权根据气体是XXX,。。。。。。加权计算,那么上述事实xx %机会移动后”
看,这条规则更像是可以预测一些当地的国际象棋的形象,不喜欢能够预测技巧。为什么要现代网络战略取得了巨大的进展,因为使用卷积神经网络+深度神经网络在想什么。
如果我们只看到AlphaGo v13第一和最后一层神经网络,因此其操作是:
1。使用了类似192规则(通过自动训练)移动(太少的规则数量不是太多的错误将是缓慢的,在同一时间),然后在整个板扫描每个点(这是卷积神经网络),计算权重,所有的规则。
2。然后输入“1 x1卷积核”网络(以上每一点通俗的说,是192种模型的计算权重综合考虑,得出最后的机会以后移动),作为移动计算板每一点。如果是一个特殊的例子,它类似于:
“如果你想判断一个孩子在这里,这里将适合的模式一定程度】【* 0.8,这在多大程度上适合的模式B * 0】。4,这在多大程度上适合的模式C *】(0.2)等等,综合考虑,认为这一举动。”
3。具体的培训过程中,每个看到形势加强这种情况下的重量。常常出现的情况将得到加强。
3,为什么神经网络的深度
如果只有两层网络,在一开始,下一个球员的位置,只有35%的准确率:cs。utoronto。ca /
然而,深度利用神经网络,即多层网络,AlphaGo v13精度可以达到55%。有两个原因:
是水平的概念。附近,例如,人们在这项研究中,将考虑双方的“厚度”,但“厚度”是一种先进的概念,一般可以认为是棋子的“稳定”和“国际象棋”的结合。所以我们可以想象,如果第一层的规则,包括部分负责“稳定”的规则,和部分负责“国际象棋”的规则,然后通过加权一层考虑两种规则的结果,得出类似于“厚度”的概念。然后一个层,它可以在使用前的棋盘每个职位的“厚度”情况,进一步决定。
神经网络的深度是最有趣的是,不需要特别告诉它,水平的概念,它会自动从数据形成这样一个水平。
第二,有关董事会的性质和卷积神经网络。第一层的规则,最好到当地规则,因为这样的规则泛化能力较高。如AlphaGo v13第一层是在本地使用5 x5,然后在第二层3 x3 5 x5在当地,由于5 x5部分重叠,可以形成一个本地7 x7。通过层加起来,终于可以覆盖整个19 x19板(如果您愿意,您可以继续添加)。这是我们的一种直觉:象棋形式是从内到外层,看到5 x5的影响,首先,然后看看周边的部分是7 x7,然后继续前进。
4、新发展:残余网络
自然的问题是,如果是这样,它是越多越好?
从前人们不认为,因为太多层训练后很难,有时在训练集的准确性已变得更糟。
然而,如果仔细想想,这是一个小问题。我们不妨假设添加一层不变的变换,什么都没有改变,只是把一层的输入输出。所以,在这一点上模型不会变得更好还是更糟。换句话说,增加层,是不应该变得更糟!(即精度训练集不应该下降。在测试集的准确性可能减少由于配件)
这种想法ResNet残余网络:通过使用它,网络可以添加到成千上万的层是没问题,几乎是一个免费的午餐:
利用剩余网络和少量的mct仿真、战略网络精度可以达到58%以上:https://openreview。Net/PDF?Id = Bk67W4Yxl 。这接近理论上的高,因为下棋的人不是完美的,同样的情况可以有不同的方式。
5、网络脆弱性的策略
政策网络,然而,也有弱点。我在这特别说明几种方法。
首先,学习芯片数量有限,所以会有未见情况;。与此同时,有时候,不知道为什么,只是学会表面。这个问题很有趣,例如,许多人发现Zen6(包括DeepZenGo)有时在短路的孩子
下面是2016/11/27 07:43 EWZGDXFEZ和Zen19L公斤,黑色是Zen19L,可恶的M4的走出,并认为自己的胜率高达70%以上:。。。。)。?这是为什么
我们可以打开Zen6战略网络显示(热点菜单):。非常有趣的。Zen6认为白色最有可能下一步是G2(概率是安排根据红、橙、黄、绿、蓝紫,无色)是最不可能的,和陶瓷交换是白色最不可能移动它的眼睛。它不认为白色陶瓷交换
造成这个问题的原因是显而易见的:。在人类玩家的游戏,一方为另一方很少有孩子,因为另一方提前避免彼此的成功。
在学习网络和战略,但看不出如此高的概念,它只能看到,如果你有一个聚会,你似乎可以与国际象棋征收,另一方不签字,所以,据了解,每个人都不要签署对方的儿子。著名的78手,也有类似的原因(区别是隐藏的)。此外,机器很难理解为什么人们会“储备”,因为人是“储备”是另一个层面的原因(例如材料)。
当然,人们的“保留”。解决这一现象,主要的方法是加入手动处理,更好的方法是通过游戏来了解更多的情况。
AlphaGo比其他狗形形色色的强大的重要原因,是在数亿板和研究中,见过太多的情况。其次,由于缺少输入呼吸更准确的区分(请想想为什么不准确区分),它将不准确的数字,semeai和容易上当。一般蒙特卡洛树搜索可以纠正,但总是会有正确的。
虽然在形形色色的其他狗经常犯错,但主没有被抓,可能是它学会了避免这种情况,因为传说,它将避免一些大的变化。第三,感觉不是准确的MSC和战利品,很多狗的结局和抢劫的缺陷(换句话说,人们可以依靠结局和rob相反)。但是现在AlphaGo版本一直致力于做额外的处理,不会让一个人变得如此明显的漏洞。
之一,我的猜测是,新AlphaGo也设立了一个“胜利”的儿童数量为目标的价值网络,及其结果将在适当的时候参考。形形色色的许多可能想知道为什么狗正在使用“几率”而不是“赢得孩子的数量”作为目标。这是因为我们发现“获胜”的基础上。得到更高的几率(他们似乎是无稽之谈,事实上不是废话)。
时,我看到网上有人问为什么不选择改变订单,试图赢得更多,象棋更好看;。你试过,叫做动态科米动态网,后果也略低的几率。计算机的保守,然而,有时是人类使用。时,例如,计算机象棋有潜在缺陷,不去刻意,等到最后,电脑认为赢得(让步很多),当计算机措手不及。最近陈为主以类似的方式赢得国内狗几集,和DeepZenGo棋手抓住一个错误就几套(两只狗对其他专业玩家的几率相当高)。
它真的很有趣
我相信人机对抗并没有结束,还会继续,因为双方的进步
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