AlphaZero [2018] - история о плодотворной дружбе поиска и глубокого обучения
Обобщая, есть 2 поколения подходов в настольных играх:
1) Поиск по всем вариантам с оптимизациями Шахматные алгоритмы, начиная с появления компьютеров, как минимум до Deep Blue [1997], работали на основе таких подходов. В глубине души они по эффективности похожи на полный перебор, но засчёт хитростей (вроде дебютной книги и эвристических оценок позиций в листьях дерева поиска) алгоритмам удаётся как-то работать.
2) Направленный поиск с помощью обучаемой функции полезности Именно в этом и состояла революция AlphaGo (и её потомка AlphaZero). Оказалось, что обучаемая функция полезности действия в данной позиции позволяет перебирать радикально меньше вариантов ходов из каждой позиции. Она позволяет строить дерево поиска на больше ходов вперёд, потому что мы грамотно выбираем ходы при переборе. Что интересно, обучается данная функция довольно просто - достаточно генерировать данные, садя алгоритм играть против себя же и своих прошлых итераций, и учить её предсказывать результат игры. В результате система легко обходит человека в шахматы и го.
Слабые точки AlphaZero понятны - требует много данных, обучается отдельно под одну игру. Но все революции за раз не совершить!
AlphaZero [2018] - история о плодотворной дружбе поиска и глубокого обучения
Обобщая, есть 2 поколения подходов в настольных играх:
1) Поиск по всем вариантам с оптимизациями Шахматные алгоритмы, начиная с появления компьютеров, как минимум до Deep Blue [1997], работали на основе таких подходов. В глубине души они по эффективности похожи на полный перебор, но засчёт хитростей (вроде дебютной книги и эвристических оценок позиций в листьях дерева поиска) алгоритмам удаётся как-то работать.
2) Направленный поиск с помощью обучаемой функции полезности Именно в этом и состояла революция AlphaGo (и её потомка AlphaZero). Оказалось, что обучаемая функция полезности действия в данной позиции позволяет перебирать радикально меньше вариантов ходов из каждой позиции. Она позволяет строить дерево поиска на больше ходов вперёд, потому что мы грамотно выбираем ходы при переборе. Что интересно, обучается данная функция довольно просто - достаточно генерировать данные, садя алгоритм играть против себя же и своих прошлых итераций, и учить её предсказывать результат игры. В результате система легко обходит человека в шахматы и го.
Слабые точки AlphaZero понятны - требует много данных, обучается отдельно под одну игру. Но все революции за раз не совершить!
Telegram is an aspiring new messaging app that’s taking the world by storm. The app is free, fast, and claims to be one of the safest messengers around. It allows people to connect easily, without any boundaries.You can use channels on Telegram, which are similar to Facebook pages. If you’re wondering how to find channels on Telegram, you’re in the right place. Keep reading and you’ll find out how. Also, you’ll learn more about channels, creating channels yourself, and the difference between private and public Telegram channels.
That strategy is the acquisition of a value-priced company by a growth company. Using the growth company's higher-priced stock for the acquisition can produce outsized revenue and earnings growth. Even better is the use of cash, particularly in a growth period when financial aggressiveness is accepted and even positively viewed.he key public rationale behind this strategy is synergy - the 1+1=3 view. In many cases, synergy does occur and is valuable. However, in other cases, particularly as the strategy gains popularity, it doesn't. Joining two different organizations, workforces and cultures is a challenge. Simply putting two separate organizations together necessarily creates disruptions and conflicts that can undermine both operations.
