阿尔法围棋程序基于哪项技术？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的方法，通过使用深度神经网络来进行状态估计和决策，进而进行下一步的行动选择。
在阿尔法围棋程序中，深度强化学习被用来训练神经网络来预测下一步最佳的棋子位置，然后通过强化学习的方法来不断优化网络的参数，使其能够在实际对局中取得高胜率。
这种方法的优势在于，通过深度学习网络可以学习到丰富的特征表示，从而提高对局的水平。
同时，强化学习的优势在于可以通过具体的行动结果来进行梯度更新，从而更加有效地进行策略搜索和优化。
因此，阿尔法围棋程序的基础技术就是深度强化学习。