阿尔法围棋程序工作原理基于哪项技术？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
它通过构建深度神经网络模型，模拟人类对围棋的决策过程，并使用强化学习算法进行训练和优化。
该技术主要包括两个关键步骤：策略网络和价值网络。
策略网络负责根据当前棋盘状态预测每个可能落子位置的概率分布，即确定下一步最有可能的走法。
该网络采用卷积神经网络结构，利用已知的围棋棋谱数据进行监督学习，逐渐提高落子位置的准确性。
策略网络可以帮助阿尔法围棋在早期引导搜索方向，减少搜索空间。
价值网络负责估计当前的局面价值，即判断当前局面对于胜利的概率。
该网络采用卷积神经网络结构，输入是当前的棋盘状态，输出是当前局面的胜率预测值。
价值网络通过监督学习和强化学习相结合的方式进行训练，逐渐提高对当前局面价值的准确估计。
价值网络可以辅助搜索算法在后续的决策中对可能落子位置进行排序。
阿尔法围棋程序在训练阶段通过自我对弈来完善策略网络和价值网络，并根据胜负结果进行强化学习的反馈。
在推理阶段，程序通过蒙特卡洛树搜索算法来进行决策，利用策略网络和价值网络对搜索树进行评估和剪枝，最终选择出最优的走法。
通过不断的训练和优化，阿尔法围棋程序可以在围棋中进行高水平的对局。