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报码:【j2开奖】【确认】Master就是AlphaGo升级版!60连胜背后看专家怎么评说(4)

时间:2017-01-05 08:43来源:本港台现场报码 作者:本港台直播 点击:
所有完全信息(perfect information)博弈都有一个最优值函数(optimal value function), ,它决定了在所有参与博弈的玩家都做出了完美表现的情况下,博弈的结

  所有完全信息(perfect information)博弈都有一个最优值函数(optimal value function),,它决定了在所有参与博弈的玩家都做出了完美表现的情况下,博弈的结果是什么:无论你在棋盘的哪个位置落子(或者说是状态s)。这些博弈游戏是可能通过在含有大约个可能行动序列(其中b是博弈的宽度,也就是在每个位置能够移动的步数,而d是博弈的深度)的搜索树(search tree)上反复计算最优值函数来解决的。在象棋()和围棋之类()的大型博弈游戏中,穷尽地搜索是不合适的,但是有效搜索空间是可以通过2种普遍规则得到降低的。首先,搜索的深度可能通过位置估计(position evaluation)来降低:在状态s时截取搜索树,将随后的子树部分(subtree)替换为根据状态s来预测结果的近似的值函数。这种方法使程序在象棋、跳棋、翻转棋(Othello)的游戏中表现超越了人类,但人们认为它无法应用于围棋,因为围棋极其复杂。其次,搜索的宽度可能通过从策略概率——一种在位置s时表示出所有可能的行动的概率分布——中抽样行动来降低。比如,蒙特卡洛法通过从策略概率p中为博弈游戏双方抽样长序列的行动来让搜索达到深度的极限、没有任何分支树。将这些模拟结果进行平均,能够提供有效的位置估计,让程序在西洋双陆棋(backgammon)和拼字棋(Scrabble)的游戏中展现出超越人类的表现,在围棋方面也能达到低级业余爱好者水平。

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(责任编辑:本港台直播)
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