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来源:黔南热线发布时间:2019-09-20  【字号:      】

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云顶集团注册那为什么估值网络会出问题呢?可能是用于训练估值网络的自学习(Self-Play)的样本分布有盲点。为了提高样本生成速度,AlphaGo的自学习样本是通过用两个纯粹的DCNN互搏来生成的(完全没有搜索),而DCNN下出来的棋因为是纯模式识别,一个大问题是死活不正确,经常是在死棋里面下子。如果黑白两方都犯了死活不分的毛病,然后一方比如说白侥幸胜了,那估值网络就会认为方才白的死棋局面是好的。这样估值网络就会染上同样毛病,在中盘复杂的对杀局面中判断失误。若是这种情况就不好处理,AlphaGo下一局可能还会有同样的问题。这里可以看到,电脑本身也不是靠穷举来下棋的,围棋毕竟太复杂,每一步都要剪枝,离当前局面近的仔细剪(用DCNN),离当前局面远的快速剪(快速走子),直到终局得到胜负为止。剪枝的好坏直接关系到棋力的高低,DCNN只是一个有大局观的非常好的剪枝手段,它的盲点也会通过败着反映出来。

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但这种可能性太小。归根结底,和国际象棋变化少不一样,问题是围棋太古老了,以至于穷举了太多可能,而且还让AlphaGo看了!剩下的变化空间人是可以其乐无穷地去变化,对机器来说分分秒嗖嗖地就搜完了。这里围棋的长板变成短板,帮了AlphaGo:由于规则太简单,被机器抄了近道。




(责任编辑:勇天泽)

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