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雷鋒網按:本文作者夏飛,清華大學與卡內基梅隆大學畢業,現於谷歌從事技術研發工作。本文是對《自然》上發表的知名論文“Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search”進行的總結,對 AlphaGo 的算法結構進行瞭概括。原總結文用英語寫就,經雷鋒網編譯,閱讀原文請點此。



下文概括瞭圍棋借助人工智能在 2016 年實現的突破。

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圍棋是一個完全信息博弈問題。而完全信息博弈,通常能被簡化為尋找最優值的樹搜索問題。它含有 b 的 d 次方個可能分支,在國際象棋中 b≈35,d≈80;而在圍棋中 b≈250,d≈150。很顯然,對於圍棋,用窮舉法或簡單的尋路算法(heuristics)是行不通的。但有效的方法是存在的:



從策略(policy) P(a|s) 中取樣 action,降低搜索廣度

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通過位置評估降低搜索深度



把策略和值用蒙特卡洛樹搜索(MCTS)結合起來。



通常的步驟是:

用一個 13 層的 CNN,直接從人類棋步中訓練一個監督學習策略網絡 Pσ。輸入為 48 x 19 x 1台南個人信貸利率比較20179 的圖像(比方說,它的組成棋子顏色 是 3 x 19 x 19),輸出是使用 softmax 層預測的全部落子的概率。精確度是 55.7%。



訓練一個能在運行時快速取樣 action 的快速策略 Pπ。這會用一個基於小型模式特征的線性 softmax。精確度是 24.2%,但它計算一次落子隻用 2 微秒,而不像 Pσ 需要 3 毫秒。



訓練一個增強學習策略網絡 Pρ ,通過優化博弈結果來進一步提升監督策略網絡。這把策略網絡向贏棋優化,而不是優化預測精確度。本質上,Pρ 與 Pσ 的結構是一樣的。它們的權重使用相同值 ρ=σ 初始化。對弈的兩個選手,是當前策略網絡 Pρ 和隨機(防止過擬合)選擇的此前的策略網絡迭代。



訓練一個價值網絡(value network)Vθ,來預測強化學習策略網絡自己和自己下棋的贏傢。該網絡的架構和策略網絡類似,但多出一個特征平面(當前玩傢的顏色),並且輸出變成瞭單一預測(回歸,均方差損失)。根據完整棋局來預測對弈結果,很容易導致過擬合。這是由於連續落子位置之間高度相關,隻有一子之差。因此,這裡使用瞭強化學習策略網絡自己與自己對弈新生成的數據。該數據從包含 3000 萬個不同位置的獨立棋局中抽取。

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把策略網絡、價值網絡、快速策略和蒙特卡洛樹搜索結合起來。一個標準的蒙特卡洛樹搜索過程包含四步:選擇、擴展、評估、備份。為瞭讓大傢更容易理解,我們隻粗略講瞭講它如何在模擬中選擇狀態的部分(如對數學感興趣,請到原始論文中找公式)。



狀態分數=價值網絡輸出+快速運行(fast rollout)的策略結果+監督學習策略網絡輸出



高狀態得分(或者說落子)會被選擇。價值網絡輸出和快速運行策略結果是評估函數,在葉子節點進行評估(註意,為瞭評估快速運行,需要一直到最後一步)。監督學習策略網絡輸出是一個當前階段的 action 概率,充作選取分數的獎勵分。該分數會隨訪問次數而退化,以鼓勵探索。註意強化學習策略網絡隻被用於輔助,來生成價值網絡,並沒有直接在蒙特卡洛樹搜索中小額信貸條件使用。



到這就結束瞭,以上就是戰勝瞭人類的 AlphaGo 算法!



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