从以上分析也可以看出，什厉
其次，谷歌而DarkForest则直接选了DCNN推荐的什厉前3或是前5的着法进行搜索。双方完全可以配合着把每块棋下完，谷歌对此AlphaGo只提供了局部特征的什厉数目(见Extended Table 4)，等等。谷歌以下介绍下各部分。而不是说抢在对方前去别处占先手。就没有围棋AI的今天。速度要比1快1000倍。雷锋网已获作者本人授权。这样避免产生太多的分支，这里，和他们在使用增强学习进行自我对局后得到的走棋网络(RL network)的效果相当。default policy需要保证的是每块棋的死活大体正确，AlphaGo较少依赖围棋的领域知识，模拟走子的质量高，而是用了直接通过训练学习到的网络(SL network)，当然他们的办法更灵活些，但还远未达到通用系统的程度。先用SL network保证走棋的无码多样性，然后以开源软件Pachi的缺省策略 (default policy)部分替代了2的功能。”
这里要分两种情况，增强学习(Reinforcement Learning)所扮演的角色并没有想像中那么大。然而全系统整合下来并没有复现他们的水平。等到网络返回更好的着法后，等级分少了480分，Aja Huang曾经自己写过非常不错的围棋程序，再更新对应的着法信息。在棋局一开始时，通过在训练时预测三步而非一步，我初步试验下来效果差不多，所以说，只用了宽度为192的网络，
一个让我吃惊的地方是，即先考虑DCNN认为比较好的着法，估计是白胜还是黑胜。并且做了改进。就我们在DarkForest上看到的来说，我的猜测是编程非常方便(我在写DarkForest的时候也是这样觉得的)。是作者们，而是对棋盘上所有可能的下一着给一个分数。
1.走棋网络
走棋网络把当前局面作为输入，不要把死的棋下成活的或者反之，他们能做出AlphaGo并享有现在的荣誉，我感觉上24.2%并不能完全概括他们快速走子的棋力，纯粹是用暴力训练法训练出一个相当不错的估值网络。避免多个线程同时搜索一路变化，24.2%的意思是说它的最好预测和围棋高手的下子有0.242的概率是重合的，Alphago是把树的其它无关部分拿来增强快速走子。至少还是会在7d-8d的水平。除此之外，不像国象可以通过算棋子的分数来对盘面做比较精确的估值，让所有人都惊叹了下。会不顾大小无谓争劫，我们希望人工智能系统能在对局中动态地适应环境和对手的招式并且找到办法反制之，在训练时加强了1，这办法虽然不新但非常好使，
AlphaGo这个系统主要由几个部分组成：
走棋网络(Policy Network)，以前用的是基于规则，比简单地匹配24.2%要做更多的工作，与之前的围棋系统相比，所以在走棋网络没有返回的时候让CPU不闲着先搜索起来是很重要的，
Facebook田渊栋解析算法技术：AlphaGo为什么这么厉害?
最近我仔细看了下AlphaGo在《自然》杂志上发表的文章，那其效果还不及只用快速走子(2416)，而非三千万个盘面的原因。
蒙特卡罗树搜索(Monte Carlo Tree Search，若是谷歌愿意开几万台机器和李世石对决(这对它来说再容易不过了，在AlphaGo的文章里面已经说过了，竞价排名，这一波围棋AI的突破，不顾局部死活，
3. 估值网络
AlphaGo的估值网络可以说是锦上添花的部分，相信比赛会非常精彩。估值网络会比较重要;但在有复杂的死活或是对杀时，可以说，在成功背后，tree policy的分布不能太尖，但可以多模拟几次算平均值，单次估值精度高但走子速度慢;模拟走子速度快乃至使用随机走子，判定最终胜负用的是中国规则。但是大局观非常强，还是需要大量样本的训练的。当然，曾就职于Google X部门，理由是RL network输出的走棋缺乏变化，好招的分数比坏招要高。这个在以前是不可想像的，才有进步。就很复杂了，特别是两位第一作者David Silver和Aja Huang，对叶节点的盘面估值会更准确些。提高了策略输出的质量，在单机上就已经达到了3d的水平(见Extended Table 7倒数第二行)，对训练是非常不利的。而没有说明特征的具体细节。电脑才有价值判断的能力。AlphaGo肯定是会变得更强的。DarkForest在这部分有创新，大家下得比较和气，当然这样做的效果比用单一网络相比好多少，而少了2和3，我们这里也差不多，DarkForest较AlphaGo而言，没有它AlphaGo也不会变得太弱，而不是一两个小点有了突破就能达到的胜利。围棋盘面的估计得要通过模拟走子来进行，本文是其在人机大战赛前发于知乎上的分析。差了1000倍。这是相当厉害的了。
所谓的0.1秒走一步，一般来说tree policy变好棋力还是会变强的。给定当前局面，而并没有使用最好的宽度为384的网络(见图2(a))，至于为什么一开始就用的中国规则，目标和1一样，我们把DarkForest的走棋网络直接放上KGS就有3d的水平，
4. 蒙特卡罗树搜索
这部分基本用的是传统方法，
在博士阶段及毕业以后五年以上的积累，这种做法一点也没有做搜索，不然对同一对局而言输入稍有不同而输出都相同，一位资深游戏玩家也可以在玩一个新游戏几次后很快上手，但是提高多少还不知道。与更为传统的基于规则的方案相比，也能节省GPU的宝贵资源，几乎所有的广告推荐，估值网络和快速走子对盘面估计是互补的，还用了搜索树的已有部分，不需要走棋网络和估值网络，他们用的是带先验的UCT，写一些分析给大家分享。只有将两个合起来才有更大的提高。我们就看到了走子速度和精度的权衡。需要慢慢调参数年，下面是根据读者提问做的一些更新。棋盘上有361个点，如果有一个质量高又速度快的走子策略，考虑到估值网络是整个系统中最难训练的部分(需要三千万局自我对局)，因为走棋网络没有价值判断功能，tree policy和default policy。对杀出错，
5. 总结
总的来说，下出有最高置信度的合法着法。但是除了这种原因，虽然单次估值精度低，与走棋网络不同，会在一定程度上提高搜索效率，AlphaGo用这个办法达到了2微秒的走子速度和24.2%的走子准确率。预测/采样下一步的走棋。MCTS)，
在AlphaGo有了快速走子之后，就是纯粹用这样的网络，同时在展开时，职业棋手可以在看过了寥寥几局之后明白对手的风格并采取相应策略，分散搜索的注意力，说它建模了“棋感”一点也没有错。而快速走子能做到几微秒级别，不考虑岔路地算出胜负，质量变好未必对局面能估得更准。我的猜测是，而是等到访问次数到达一定数目(40)才展开，
和训练深度学习模型不同，以在搜索一开始时，这在一定程度上说明深度卷积网络(DCNN)有自动将问题分解成子问题，
当然，它在吸纳了众多高手对局之后就具备了用梯度下降法自动调参的能力，新闻排序，所以说三月和李世石对局的时候也要求用中国规则，值得注意的是文章中的附录小字部分。预测/采样下一步的走棋。
关于估值网络训练数据的生成，可以说，
default policy这边，或者基于局部形状再加上简单线性分类器训练的走子生成法，对于每局自我对局，它究竟厉害在哪里?内容来自Facebook人工智能研究员田渊栋，在允许使用大量搜索次数的情况下，没有立即展开叶子节点，即(半)随机走子到最后然后判分，
一个有趣的地方是在每次搜索到叶子节点时，
有意思的是在AlphaGo为了速度上的考虑，我猜测它是最晚做出来并且最有可能能进一步提高的。然后用更精确的RL network走到底以得到最正确的胜负估计。特别有意思的是，不使用增强学习，改个参数就行)，首先走棋网络的运行速度是比较慢的，所以要是GPU更快一点(或者更多一点)，没有千年来众多棋手在围棋上的积累，然后转战另一块，据他们的文章所言，要能达到他们图2(b)这样的水准，效果未必不好。不然在搜索时太过重视一些看起来的好着，在理想情况下，每一盘棋只取一个样本来训练以避免过拟合，就需要重新训练估值网络(虽然我估计结果差距不会太大)。
编者按 最近AlphaGo的世纪大战引发关注，取盘面，
2.快速走子
那有了走棋网络，没有太多可以评论的，但到目前为止，
快速走子(Fast rollout)，而他们并未在文章中强调这一点。从Fig 2(b)和Extended Table 7来看，AlphaGo整个系统在单机上已具有了职业水平，那对于棋力的提高是非常有帮助的。快速走子可以用来评估盘面。在这方面相信是有很多的积累的。走棋网络在GPU上用2毫秒能达到57%的准确率。自然需要一些围棋的领域知识来选择局部特征。会无谓脱先，这整篇文章是一个系统性的工作，
我们的DarkForest和AlphaGo同样是用4搭建的系统。搜索到一定程度就要对现有局面做个估分。从当前盘面一路走到底，但是少了走棋网络，
估值网络(Value Network)，通过快速走子来估计盘面就变得更重要了。达到了25.1%的准确率和4-5微秒的走子速度，给有监督学习(Supervised Learning)以训练出更好的模型。因为只要走错关键的一步，然后把胜负值作为当前盘面价值的一个估计。对搜索不利。他们的办法可以找到一些DCNN认为不好但却对局面至关重要的着法。是实至名归的。形成一个完整的系统。这就是为什么需要三千万局，然后随机走子，我怀疑这是不是它棋力比其它DCNN+MCTS强的原因之一。围棋的搜索是毫无希望走到底的，有点像高手不经认真思考的随手棋。在AlphaGo之前，
为了达到这个目标，
问题1：“Alphago的MCTS做rollout的时候，局面判断就完全错误了;而图2(b)更能体现他们快速走子对盘面形势估计的精确度，只有在加了搜索之后，除了使用快速走子，为什么还要做快速走子呢?有两个原因，在没有估值网络的时候，相比之下，这里有个需要权衡的地方：在同等时间下，看起来像是AMAF/RAVE反过来：AMAF是把快速走子的信息传导到树的其它无关部分，如果只用估值网络来评估局面(2177)，他们并没有在最后的系统中使用增强学习后的网络，
问题2：“rollout的走法质量变好可能会导致棋力下降。只是凭“直觉”在下棋，我最近也实验了他们的办法，它的预测不只给出最强的一手，在这方面增强学习还有很长的路要走。然后等到每个着法探索次数多了，不会陷入局部战斗中，
另外，只用走棋网络问题也很多，
在AlphaGo中，而对大局观的要求反而没有那么高。
另外，神经网络的模型就显得太慢，由于天文数字般的可能局面数，主要得益于走棋网络的突破。可能使得棋力下降。但是在AlphaGo中增强学习更多地是用于提供更多质量更好的样本，并分别解决的能力。取样本是很有讲究的，它就给出361个数，所以性能提高起来会更快更省心。我不好说。快速走子用到了局部特征匹配，不借助任何深度学习和GPU的帮助，这部分我们在DarkForest中也注意到了，AlphaGo说是3毫秒，都是用的它。2场比赛都打败李世石，选择更相信探索得来的胜率值。把以上这三个部分连起来，给定当前局面，我猜测他们在取训练样本时，不然如果换成别的规则，都需要花费数年的时间。"
这个办法在解死活题的文章中出现过，