alphago演算法

2017年12月9日 — 如今，完全無需人工特徵、無需任何人類棋譜，甚至無需任何特定最佳化的通用強化學習演算法AlphaZero 問世，且只需幾小時的訓練時間就可以超越先前最好的 ...

2016年12月27日 — AlphaGo 利用深度學習，透過的策略網路和估值網路分別大幅減少計算的廣度和深度，是演算法上的突破。 ... AlphaGo算法的應用不局限於圍棋。這也是為什麼 ...

2021年8月30日 — 此演算法的核心概念在於，一開始不要開放所有的子點作為選擇步驟的候選點，而是根據某些經驗法則，或是棋型分數，將所有著手給予排名，只有前若干名的著手 ...

2017年6月3日 — AlphaGo 可以用在其他棋類或遊戲上，但大部分遊戲都沒有需要，因為遊戲樹沒有圍棋大。而這個研究是啟發了電腦科學對包含神經網絡的AI的潛能，提升期望。而 ...

2023年12月29日 — DeepMind 提出AlphaGo Zero 演算法，此演算法雖然強大但卻要消耗大量的計算資源，隨後Leela Zero 、KataGo 和其它等實作提出一些改進方法，減少了訓練 ...

由 顏士淨 著作 · 2016 — 在圍棋中，. 想知道當前盤面走哪一手棋比較好，可先模擬試. 下，模擬下完整盤棋可得到回饋，藉以判斷這手棋. 的好壞。 蒙地卡羅樹搜尋演算法可再利用上界信賴演算法. 表2 ...

其實IBM 發展的Watson 也是嘗試著整合許多演算法，從而提供一通用學習模型，可見得這會是未來人工智慧的趨勢。 最後，我們更希望可以從學習模型中萃取出人類能理解且有用的 ...

AlphaGo Zero摒棄以往使用的Value Networks（估值網路）和Policy Networks（走棋網路）演算法，而是打造全新的自學系統，並完全透過自己與自己對弈來學習圍棋，而過程中並 ...

2016年3月14日 — AlphaGo技術的最後環節就是蒙地卡羅搜尋樹，相較於以前深藍所使用的搜索(搭配MinMax搜索算法以及Alpha-Beta修剪法，這裡就不再贅述)，由於我們並非具有 ...

這是電腦圍棋程式第一次在十九路棋盤且分先的情況下擊敗職業圍棋棋士。新聞發布被推遲到2016年1月27日，和描述演算法的論文一起發布，而論文發表在《自然》上。