Telegram Group & Telegram Channel
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!

@knowledge_accumulator



tg-me.com/knowledge_accumulator/34
Create:
Last Update:

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!

@knowledge_accumulator

BY Knowledge Accumulator




Share with your friend now:
tg-me.com/knowledge_accumulator/34

View MORE
Open in Telegram


Knowledge Accumulator Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Launched in 2013, Telegram allows users to broadcast messages to a following via “channels”, or create public and private groups that are simple for others to access. Users can also send and receive large data files, including text and zip files, directly via the app.The platform said it has more than 500m active users, and topped 1bn downloads in August, according to data from SensorTower.

The SSE was the first modern stock exchange to open in China, with trading commencing in 1990. It has now grown to become the largest stock exchange in Asia and the third-largest in the world by market capitalization, which stood at RMB 50.6 trillion (US$7.8 trillion) as of September 2021. Stocks (both A-shares and B-shares), bonds, funds, and derivatives are traded on the exchange. The SEE has two trading boards, the Main Board and the Science and Technology Innovation Board, the latter more commonly known as the STAR Market. The Main Board mainly hosts large, well-established Chinese companies and lists both A-shares and B-shares.

Knowledge Accumulator from id


Telegram Knowledge Accumulator
FROM USA