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文章来源:同花顺    发布时间: 2019年12月13日 11:57  阅读:5791  【字号:  】

- 我们从最下层第4层开始,这一层是叶子节点,不再展开,我们使用“估值函数”(Evaluation Function)评估局面的“好坏”,为每一种局面打分,如图上节点上的数字所示。在中国象棋中,比如“估值函数”可以考虑的因素比如中国象棋中车的个数、卒是否过河、是否有空头跑架在对方的帅上方等等。分数越高,对你越有利。一个正无穷的分数,代表游戏结束并且你获得胜利,反之亦然。

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其中Policy Network用来在Selection和Expansion阶段,衡量为每一个子节点打分,找出最有希望、最最需要预先展开的那个子节点。Policy Network网络的训练,是通过观察其他人类之间对弈的棋局来学习的,主要学习的目标是:“给定一个棋局,我接下来的一步应该怎么走”?(这是一个静态的过程,不用继续深入搜索更深层的子节点)为此,AlphaGo先读取KGS(一个网络围棋对战平台)上面近16万局共3000多万步的人类走法,通过Supervised Learning的方法,学习出来一个简单的SL Policy Network(同时还顺便训练出来Simulation阶段用来一路算到决胜局使用的Rollout Policy)。然后基于这个在人类棋局上学习出来的SL Policy Network, 使用强化学习(Reinforcement Learning)的方法通过自己跟自己对弈,来进一步优化Policy Network。这么做的原因,一个可能的原因是通过人类棋局学出来的SL Policy Network,受到了人类自身能力的局限性的影响(KGS棋局中包含了很多非专业棋手,实力层次不齐),学不出特别好的策略来。那不如在此基础上,自己跟自己打,在此过程中不断学习不断优化自己的策略。这就体现了计算机的优势,只要不断电,计算机可以不分昼夜不断自己跟自己下棋来磨练棋艺。RL Policy Network初始参数就是SL Policy Network的参数,但青出于蓝而胜于蓝,实验指出RL跟SL策略对弈,RL胜率超过80%。RL Policy Network也是最终应用在实际对战过程中MCTS Selection阶段的策略。

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网易2001年全年的收入从2000年的3,300万元人民币(400万美元)减少至2,830万元人民币(340万美元)。净亏损为亿元人民币(2,820万美元),即每股美国存托股净亏损美元。




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