阿尔法围棋程序的工作原理基于哪项技术？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
该技术主要分为两个部分：神经网络和强化学习算法。
首先，通过神经网络模型将棋盘状态作为输入，输出该棋盘状态下每个可行动作的概率分布。
然后，利用强化学习算法（如蒙特卡洛树搜索算法）进行自我对弈，并根据最终对弈结果来优化神经网络，提高棋局评估准确性。
通过循环训练，不断改进网络模型，最终实现高水平的围棋对弈能力。
这种基于深度强化学习的工作原理，使得阿尔法围棋程序能够通过学习和自身经验的积累，逐渐提升自己的棋力。