本文主要研究ＡｌｐｈａＧｏ的价值神经网络的设计与实现，通过从围棋数据集的制作，到价值神经网络模型的复现，从网络训练过程中的算法优化，到实现一个３６层深度残差价值神经网络，最后进行大规模分布式的神经网络的训练
2022-10-24 13:10:02
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本论文工作研究了深度学习，强化学习，深度强化学习，计算机围棋四者之间的关系，从而设计出一套成熟的计算机深度强化学习系统
2022-10-24 13:10:01
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Since we released ELF OpenGo last year, AI researchers have used the game-playing bot to better unde
2022-09-22 09:01:56
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围棋机器博弈是机器博弈中重要的分支之一，其庞大的博弈空间给机器博弈研究者带来了巨大挑战．目前围棋机器博弈多采用静态估值搜索与蒙特卡洛树搜索，故将时间差分算法引入至九路围棋机器博弈系统中，提出基于时间差分算法的围棋机器博弈系统模型，该博弈系统具有一定的自学习能力，能在不断的对弈中逐步提高博弈能力．通过与采用α-β搜索算法的博弈系统进行实际对弈，证明了该方法的可行性．
2022-06-26 14:38:04
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