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放大字体  缩小字体 发布日期:2019年09月22日 22:26  浏览次数:234
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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。


海外网:大家好,欢迎大家收看海外网视频访谈,我是主持人孙晓璇。2015年是全面推进依法治国的开局之年。在十八届四中全会成为中国依法治国进程的里程碑之后,如何贯彻和落实有关决定,将成今年两会的焦点。依法治国如何落地生根?今天,我们非常荣幸的邀请来了著名学者司马南先生和吴法天教授就这些问题为我们解读。两位老师好。

 
 
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