阿尔法狗语言训练,阿尔法狗编程语言

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于阿尔法狗语言训练的问题，于是小编就整理了3个相关介绍阿尔法狗语言训练的解答，让我们一起看看吧。

1. 阿尔法狗是什么算法？
2. 阿尔法狗2代原理？
3. 围棋外行人该如何理解阿尔法狗“非人”的下棋走法？

阿尔法狗是什么算法？

阿尔法围棋（AlphaGo）的主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多

层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据***作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样。

主要包括4个部分：

1. 走棋网络（Policy Network），给定当前局面，预测/***样下一步的走棋。

2. 快速走子（Fast rollout），目标和1一样，但在适当牺牲走棋质量的条件下，速度要比1快1000倍。

3. 估值网络（Value Network），给定当前局面，估计是白胜还是黑胜。

4. 蒙特卡罗树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS)，把以上这三个部分连起来，形成一个完整的系统。

阿尔法狗2代原理？

阿尔法狗二代，结合了监督学习和强化学习的优势。它通过训练形成一个策略网络（policynetwork），将棋盘上的局势作为输入信息，并对所有可行的落子位置生成一个概率分布。然后，训练出一个价值网络（valuenetwork）对自我对弈进行预测，以-1（对手的绝对胜利）到1（AlphaGo的绝对胜利）的标准，预测所有可行落子位置的结果。这两个网络自身都十分强大，而阿尔法围棋将这两种网络整合进基于概率的蒙特卡罗树搜索（MCTS）中，实现了它真正的优势。新版的阿尔法围棋产生大量自我对弈棋局，为下一代版本提供了训练数据，此过程循环往复。

　　在获取棋局信息后，阿尔法围棋会根据策略网络（policynetwork）探索哪个位置同时具备高潜在价值和高可能性，进而决定最佳落子位置。在分配的搜索时间结束时，模拟过程中被系统最频繁考察的位置将成为阿尔法围棋的最终选择。在经过先期的全盘探索和过程中对最佳落子的不断揣摩后，阿尔法围棋的搜索算法就能在其计算能力之上加入近似人类的直觉判断。

围棋外行人该如何理解阿尔法狗“非人”的下棋走法？

其实，这个问题不够严谨。围棋外行人该怎么界定呢？是不是指职业和业余？不管编者是如何界定的，先谈谈我个人的看法

以野狐为例，暂把围棋外行人界定为k级。AI的路数，相信k级的爱好者基本是看不懂，那么D级的爱好者就一定能理解吗？我看也未必。野狐7段以下估计也是雾里看花，也只是看个大概。那么，野狐强8和野狐9段水平大约相当于职业初段，或者稍弱。相信他们局部结束时，回过头来能理解某一招的动机，而在某一找落子时应该无法理解它的用意。

现在说说职业棋手对AI的理解。现以最近男女混双比赛为例，韩国棋手朴、崔在对局中使出了狗招，而中国女棋手***由于对AI研究不够，下出了昏招，导致输掉了比赛。赛后回顾，遭到了柯杰的斥责。看来同是职业，理解也不尽相同。放眼世界围棋职业棋手，相信柯、朴对AI的理解比较深，而柯杰为最。

回头说说围棋外行人对AI的理解。AI虽然是人研究发明的，单就计算而言是人类大脑无法超越的。就像再厉害的大力士都无法与挖掘机抗衡。作为爱好者，可以多看、多思考、多练习，或许对自身的围棋水平有所帮助，但不必太执着。

到此，以上就是小编对于阿尔法狗语言训练的问题就介绍到这了，希望介绍关于阿尔法狗语言训练的3点解答对大家有用。