01Alphago在不被看好的情况下，以4比1击败了围棋世界冠军李世石，令其名震天下。随着AlphaGo知名度的不断提高，人们不禁好奇，究竟是什么使得AlphaGo得以战胜人类大脑？AlphaGo的核心依托——人工神经网络。什么...

人工智能（AI），指的是跟人类智能相似的智能机器例如机器人、语音图像识别等这次的阿尔法狗就是谷歌旗下DeepMind公司开发的一款围棋人工智能程序它横扫欧亚顶级围棋高手去年打败了围棋世界冠军李世石并且在今年推出了2...

靠深度学习，这是目前人工智能领域中最热门的科目，它能完成笔迹识别、面部识别、驾驶自动汽车、自然语言处理、识别声音、分析生物信息数据等非常复杂的任务。AlphaGo的核心是两种不同的深度神经网络：“策略网络”和“值网络”。

阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序。其主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为...

樊麾二段说：“如果没人告诉我，我会想对手下得有一点怪，但肯定是个很强的棋手，一个真正的人”。而DeepMind小组在搜索技术上取得了更大突破。跟Darkforest相似，AlphaGo用一个深度神经网络（policynetwork，“策略网络”...

导师1号:策略网络(Policynetwork)AlphaGo的第一个神经网络大脑是“策略网络(PolicyNetwork)”,观察棋盘布局企图找到最佳的下一步。事实上,它预测每一个合法下一步的最佳概率,那么最前面猜测的就是那个概率最高的。这可以理解成“...

DavidSilver:在深层增强学习上,AlphaGoZero与典型的无模式算法(如策略梯度或者Q学习)采用的是完全不同的算法。通过使用AlphaGo搜索,我们可以极大改进策略和自我对局的结果,然后我们会用简单的、基于梯度的更新来训练下一个策略及价值网络...

AlphaGo使用了两种人工神经网络，一个是预测网络（policynetwork），一个是评估网络（valuenetwork）。预测网络用来预测对手下一步可能怎么走，评估网络则用来评估给定棋局下己方的获胜概率。所以机器讲究的是算法，并不是会...

人工神经网络概念梳理与实例演示神经网络是一种模仿生物神经元的机器学习模型,数据从输入层进入并流经激活阈值的多个节点。递归性神经网络...人工神经网络概念梳理与实例演示神经网络是一种模仿生物神经元的机器学习模型,数据从输入层进入...

每次对弈后，它会更新神经网络，让棋艺更精进。虽然性能远胜于以前的版本，但AlphaGoZero是一个更简单的程序，掌握棋法的速度更快，接受训练的数据更少，使用的电脑更小。席尔瓦表示，如果拥有更多的时间，AlphaGoZero还能够...