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谷歌阿尔法go

wuchao2017-05-20

：谷歌，，深度学习，阿尔法

阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋程序，由谷歌（）旗下DeepMind

公司的团队开发。其主要工作原理是“深度学习”。其特点是摈弃了人类棋谱，只靠深度学

习的方式成长起来围棋的极限。

开发团队：

戴密斯·哈萨比斯，DeepMindTechnologies公司创始人。4岁开始下国际象棋，8岁编

程，13岁获得国际象棋大师称号。17岁进入大学攻读计算机科学专业。

大卫·，大学计算机科学学士、，阿尔伯塔大学计算机科学博士，伦

敦大学学院讲师。

......

原理

1.走棋网络（Network），预测下一步的走棋；

2.快速走子（Fastrollout），在适当牺牲走棋质量的条件下，速度要比走棋网络快1000倍；

3.估值网络（ValueNetwork），给定当前局面，估计是还是黑胜；

4.蒙特卡洛树有哪些信誉好的足球投注网站（MonteCarloTreeSearch）

AlphaGo的模型包含一个策略神经网络，还有一个值网络，这两个都是卷积神经网络。它的

策略网络用了50块GPU做训练，训练了3个周，值网络也是用了50块GPU，训练了一周，

因此它整个的训练过程用了50块CPU四周时间，差不多一个月。

深度学习采用了与神经网络相似的分层结构：系统是一个包括输入层、隐层（可单层、

可多层）、输出层的多层网络，只有相邻层节点（单元）之间有连接，而同一层和跨层节点

之间相互无连接。这种分层结构，比较接近人类大脑的结构。

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参考：

谷歌机器人阿尔法是如何下围棋的

阿尔法狗背后的谷歌DeepMind