alphago 历史战绩=+=alphago实力

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于alphago 历史战绩的问题，于是小编就整理了3个相关介绍alphago 历史战绩的解答，让我们一起看看吧。

雪獒铠甲唯一战绩？

目前雪獒铠甲的唯一战绩是战胜了最强的机器战士AlphaGo。
据报道，雪獒铠甲在与AlphaGo展开的一系列对弈中，成功取得了完胜。
这一战绩彰显了雪獒铠甲在人工智能领域的顶尖实力，并证明其在复杂的智力竞技中具备卓越的表现能力。
随着技术的不断进步和应用场景的拓展，雪獒铠甲有望在更多领域取得令人瞩目的成就。

5的四进制是多少？

答：5的四进制是5(十进制) = 11(四进制)。

下面我来科普一下四进制的自我训练：经过短短3天的自我训练，AlphaGo Zero就强势打败了此前战胜李世石的旧版AlphaGo，战绩是100:0的。经过40天的自我训练，AlphaGo Zero又打败了AlphaGo Master版本。“Master”曾击败过世界顶尖的围棋选手，甚至包括世界排名第一的柯洁。

阿尔法元（AlphaGo Zero）为什么能无师自通？

Alpha Zero是Deepmind继AlphaGo Zero（主要针对围棋推出的算法）之后推出的终极对弈杀器，在经过短短几个小时的训练就相继征服了国际象棋，日本将棋以及中国围棋。

那么Alpha Zero为何会如此强大呢，这其中的关键就在于深度神经网络和蒙特卡洛搜索树的结合。其中深度神经网络的输入当前以及历史的棋盘布局，输出下一步的下棋位置的概率分布以及胜率。蒙特卡洛搜索树则是一种常用的搜索树，通过不断的推演棋盘之后的状态，从而下那些胜率高的位置。在蒙特卡洛搜索的过程中结合了深度神经网络对于当前棋盘的评估，使得蒙特卡洛搜索的质量更好。

整个训练过程就可以归结为两步：

2. 用这些数据来训练神经网络，以提高其评估的质量。反复的运行上述过程，就可以不断提高Alpha Zero的下棋水平

在这里我们可以将Alpha Zero的训练过程比作人的学习过程。人在开始学习的时候，不知道该怎么下，就可能会胡乱的下棋。但是经过几轮的下棋之后，人就会讲之前的下棋经验累积起来，慢慢的开始了解到什么时候该下哪里以及我是快输了还是赢了。此外人在下棋的过程中，总会是推演之后的下棋状态，从而下的位置更好。然后随着下的盘数增加，人的经验就回越来越丰富，下棋的水平也越来越高。这其中人脑就是深度神经网络，能够存储过去的经验，而结合神经网络的蒙特卡洛搜索就是基于当前的经验和未来的推演来得到更好的棋局，神经网络的训练过程就是总结棋局成为经验。

但是Alpha Zero为什么能在那么短时间内就能去的如此之快的进步。这就在于其中使用了大量的TPU和CPU，使得Alpha Zero能在极短的时间内就能下很多盘棋，大大加快了学习的速度。

Master版的阿尔法狗，怎么说都应该算是人类的学生，只不过青出于蓝而胜于蓝，现在被“纯自学野路子版”的阿尔法元吊打，的确颇有点让人情何以堪的滋味。

要解释为什么阿尔法元（AlphaGo Zero）能无师自通，那答案取决于两个因素：首先是围棋的本质，其次是算法。即围棋这类完全信息博弈并且胜负判断精确且规则明确的问题，在本质上可以不依赖前人的探索，而完全从零开始在足够巧妙的算法和硬件配合下，既能在短时间内到达相当的水平和高度。这依赖的是首先可以进行自对弈，其次能从自对弈中提取分析胜败的相关因素和特征，并投入到下一轮自对弈中去进行检验。

对比一下人类的自学能力所需要的前置条件：首先，得有一个合格的人脑，即一个大约由数百亿神经元组合连接而成的硬件系统，其次得有一个基本的初始输入，包括认字脱盲拥有基础阅读理解能力，这可以类比为人类的算法系统。在这两者配合之下，至少部分人就拥有了不依赖老师，而自己学习新知识甚至开拓新领域的能力。

而AlphaGoZero并非一无所有，它有两大神经网络架构，供它从每一局的自对弈中提取分析胜败的特征算法，即自我反省能力，自我总结能力，并且将这种反省和总结立即投入到下一局的实战中进行校验的能力。

而之所以能只通过490万局自对弈就能胜过从前三千万局的成果，我想这主要是因为算法的改进，尤其是特征提取方面的改进造成的，要知道从前的AlpahGo的一些基础特征，比如虎口之类的认知靠的是外界输入设定的，这说明老版本的特征提取能力不强，当然在能够利用人类经验的情况下，许多棋型特征都可以作为先验知识输入，这样在初期显示出来的水平较高，但在后期则可能受制于这些权重较高的经验而误入歧途。

这就是为何阿尔法元的成功，证明了两件事。其一，围棋是可以完全从零开始进行AI化的游戏，其二，人类经验在一定程度上是有局限的，会限制AI在极高水平时候的提高和成长。但我们还是得看到，阿尔法元 vs Master版本时候，并未到达全胜，总还是给人类经验留下点颜面了。另外，看到阿尔法元的成长史，也颇为有趣，万丈高楼也得有个地基啊。

到此，以上就是小编对于alphago 历史战绩的问题就介绍到这了，希望介绍关于alphago 历史战绩的3点解答对大家有用。