导图社区 初步理解AlphaGo
初步理解AlphaGo，AlphaGo是谷歌旗下DeepMind公司开发的一款人工智能机器人，它在围棋领域取得了突破性的成功，成为第一个击败人类职业围棋选手和围棋世界冠军的AI。
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初步理解AlphaGo
策略网络（Policy Network）
预测走子（预测1-3步）
窄网络（192）
大局观
快速走子（Fast rollout）
CPU 在走棋网络返回前就开始搜索
目标：评估盘面
方法
局部特征匹配（local pattern matching）
线性回归（logistic regression）
类似于广告竞价排名算法
估值网络（Value Network）
与「快速走子 」互补来估算盘面
利用监督学习保证走子多样性
利用增强学习估算胜负的正确性
利用深度卷积网络分解问题的能力
蒙特卡罗树搜索（MCTS)
选择
扩展
评估/仿真
反向传播，提取数据
整合前三个部分形成体系
给定当前局面，预测/采样下一步的走棋
速度 1/1000
给定当前局面，估计是白胜还是黑胜
