AlphaGo Nature、策略梯度、alphago論文在PTT/mobile01評價與討論，在ptt社群跟網路上大家這樣說
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AlphaGo Nature在AlphaGo Zero的進化意義 - 電子時報的討論與評價
這次文章的重點是以前諸版本AlphaGo的學習方式是監督學習(supervised learning)與強化學習(reinforcement learning)，神經網路架構為卷積神經網路( ...
AlphaGo Nature在Nature 刊登Deepmind 論文，最強AlphaGo Zero 已無需人類知識的討論與評價
從一塊白板開始，我們的新程式AlphaGo Zero 表現驚人，並以100：0 擊敗了之前版本的AlphaGo。 全新強化學習算法：無需任何人類指導. 這篇論文的最大亮點， ...
AlphaGo Nature在深度學習搭配強化學習，「AlphaGo之父」預言：AI未來也懂跨 ...的討論與評價
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AlphaGo Nature在强化学习(十九) AlphaGo Zero强化学习原理- 刘建平Pinard的討論與評價
AlphaGo Zero 不需要学习人类的棋谱，通过自我对弈完成棋力提高。主要使用了两个模型，第一个就是我们上一节介绍MCTS树结构，另一个是一个神经网络。MCTS上 ...
AlphaGo Nature在強化學習(十九) AlphaGo Zero強化學習原理 - 程式人生的討論與評價
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AlphaGo Nature在深入浅析AlphaGo Zero与深度强化学习 - 知乎专栏的討論與評價
AlphaGo Zero 无需任何人类历史棋谱，仅使用深度强化学习，从零开始训练三天的成就已远远超过了人类数千年积累的围棋知识。 强化学习能够考虑到了算法对于 ...
AlphaGo Nature在動手做深度強化學習| 誠品線上的討論與評價
內容簡介實作現代強化學習方法：深度Q網路、值迭代、策略梯度、TRPO、AlphaGo Zero… 強化學習（RL）的最新發展，結合使用深度學習（DL），在訓練代理人「像人類一樣 ...
AlphaGo Nature在人工智慧的「強化學習」與人類學習的優劣 科技與智慧（33）的討論與評價
AlphaGo Zero 之所以是強化學習史上劃時代的進展，是因為它擺脫了它的前身版本─AlphaGo Lee及AlphaGo Master ─必須借助使用人類KGS圍棋伺服器棋譜 ...
AlphaGo Nature在AlphaGo Zero强化学习简易教程（译） - CSDN的討論與評價
2019年2月3日 — AlphaGo Zero是通过自我游戏(self-play)强化学习来训练的。它将神经网络和蒙特卡罗树搜索结合在一个优雅的策略迭代框架中，实现了稳定的学习。不过，这 ...
AlphaGo Nature在AlphaGo Zero 强化学习算法原理深度分析 - 腾讯云的討論與評價
AlphaGo Zero 强化学习 算法原理深度分析. AlphaGo Zero是Deepmind 最后一代AI围棋算法，因为已经达到了棋类游戏AI的终极目的：给定任何游戏规则，AI从 ...