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AlphaGo 和 AlphaGo Zero简单地使用MCTS搜索棋谱中的最佳着法,并罗列出来, 在大量最佳着法之间权衡比较,选择新的落子点;并且更深入地探索棋谱中已经出现的变化。其实在AlphaGo之前,MCTS就已经是所有棋类程序使用的核心技术了,但DeepMind将这一技术巧妙地与基于神经网络的“直觉”相结合,使AlphaGo超越了人类水平。

落子方法2:“直觉”DeepMind对AlphaGo的主要创新是利用深层神经网络来理解游戏的状态,然后利用这种理解智能地指导MCTS进行搜索更具体地说,他们训练的网络可以看到:当前棋盘上的状态。是哪位棋手正在下棋。棋手最近的一系列着法(必须排除那些不可能的着法)。

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