2016年初, AlphaGo 战胜李世石成为人工智能的里程碑事件. 其核心技术深度 强化 学习 受到人们的广泛关.注和研究, 取得了丰硕的理论和应用成果. 并进一步研发出 算法 形式更为简洁的 AlphaGo Zero , 其采用完全不基于.人类经验的自 学习 算法 , 完胜 AlphaGo , 再一次刷新人们对深度 强化 学习 的认知. 深度 强化 学习 结合了深度 学习 和. 强化 学习 的优势, 可以在复杂高维的状态动作空间中进行端到端的感知决策. 本文主要介绍了从 AlphaGo 到Alpha-.Go Zero 的深度 强化 学习 的研究进展. 首先回顾对深度 强化 学习 的成功作出突出贡献的主要 算法 , 包括深度Q网络. 算法 、A3C 算法 , 策略梯度 算法 及其它 算法 的相应扩展. 然后给出 AlphaGo Zero 的详细介绍和讨论, 分析其对人工智.能的巨大推动作用. 并介绍了深度 强化 学习 在游戏、机器人、自然语言处理、智能驾驶、智能医疗等领域的应用进.展, 以及相关资源进展. 最后探讨了深度 强化 学习 的发展展望, 以及对其他潜在领域的人工智能发展的启发意义.

本篇博客讲解 AlphaGo Zero 算法 。它对比于 AlphaGo 的改进在于它并不是 学习 人类棋谱。 学习 人类棋谱有一定的局限，第一就是人类下棋有局限，创新比较少；第二就是人类的棋谱少。 AlphaGo Zero 算法 通过自我对弈完成棋力提高，可以克服以上两点。在 学习 AlphaGo Zero 之前需要先 学习 MCTS搜索。 MCTS搜索 首先看下公式： score =  wi...

转自：https://www.cnblogs.com/pinard/p/10609228.html 本篇主要参考了 AlphaGo Zero 的论文, AlphaGo Zero 综述和 AlphaGo Zero Cheat Sheet。 1. AlphaGo Zero 模型基础 AlphaGo Zero 不需要 学习 人类的棋谱，通过自我对弈完成棋力提高。主要使用了两个模型，第一个就是我们上一节介绍...

AlphaGo Zero 和 AlphaGo 都是由谷歌的 DeepMind 开发的围棋 AI 程序。 AlphaGo Zero 与 AlphaGo 的主要区别在于 AlphaGo Zero 是一种基于 强化 学习 的围棋 AI 程序，它不需要人类围棋数据来训练，而是通过自我对弈 学习 策略。 AlphaGo Master 是 AlphaGo 的升级版本，它被设计为在较短的时间内更快地计算围棋棋盘上的可能情形，并且能够更快地生成围棋策略。 因此， AlphaGo Zero 是一种全新的围棋 AI 程序，而 AlphaGo Master 则是 AlphaGo 的改进版本。