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AlphaZero官网 – 通过强化学习掌握棋类的AI模型

AlphaZero是由Google DeepMind于2017年开发的AI模型,通过强化学习从零开始掌握国际象棋、日本将棋和围棋,无需人类数据,仅通过自我博弈在数小时至数日内超越当时顶尖下棋引擎。...

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AI交流(进群备注:AlphaZero)

AlphaZero是由Google DeepMind于2017年开发的AI模型,通过强化学习从零开始掌握国际象棋、日本将棋和围棋,无需人类数据,仅通过自我博弈在数小时至数日内超越当时顶尖下棋引擎。它从随机玩法开始,仅需基本游戏规则即可成为历史上最强的玩家。

AlphaZero的特点:

  • 1. 采用深度神经网络和通用算法替代手工编写的规则
  • 2. 使用5,000个第一代TPU生成游戏和64个第二代TPU训练神经网络
  • 3. 训练时间短:国际象棋9小时、日本将棋12小时、围棋13天
  • 4. 玩法动态且发现人类未见的策略
  • 5. 搜索效率高,依赖神经网络评估而非暴力搜索

AlphaZero的功能:

  • 1. 为国际象棋锦标赛提供洞察
  • 2. 作为教学工具展示创造性走法
  • 3. 为通用AI研究提供启发
  • 4. 帮助棋类社区理解新策略
  • 5. 可能扩展至其他领域应用

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