产生丢失移动的连接4的极小极大算法 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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只需五步！手把手教你搭建国际象棋AI机器人

也就是说，我们试图尽可能地减少或最大限度地提高每一级的评估值。 ? 图4：在人为选择位置时，可视化极大极小算法。白棋的最佳走法是b2-c3，此时能够达到评估为-50的位置 ?...通过加入极大极小算法，我们的算法了解象棋的基本策略。评估极大极小算法的有效性，在很大程度上取决于计算性能可以实现的搜索深度。我们接下来的工作是通过优化算法来加大搜索深度。...步骤4：α-β剪枝搜索 α-β剪枝搜索是极小极大算法的一种优化方法，允许我们忽略搜索树中的一些分支，这有助于我们在使用相同的计算资源时更深入地评估极大极小搜索树。...如果我们碰巧刚开始就得到了产生最优操作的路径，那么α-β剪枝算法也更有效。 ?...图9：加上评估方法和α-β剪枝优化的极大极小算法表现，设置搜索深度为3。结论对于一个简单的象棋机器人，它的优点是不会产生愚蠢的错误操作。但是它仍然缺乏对象棋的战略性理解。

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论文｜可用于实时应用的启发式搜索

因此我们提出了一种极大极小前向搜索（minimax lookahead search）的特殊情况来处理这一问题，还提出了一种能显著提升该算法的效率的类似于 α-β 剪枝的算法。...这相当于双玩家游戏（two-player game）极小极大值算法的情况。这并不新奇，因为双玩家游戏分享有限搜索范围的实时特性，并且在最终结果已知之前采取行动。...在双玩家游戏中值会被极小极大化到树中，致使玩家之间交替移动。在单代理（single-agent）设置中，由于单代理控制所有的运动，所以每一个点的备份值是它下一步点的极小值。...一旦当前状态的下一步备份值被决定，就会在该方向上进行单独的最优下一步运动，并且这个过程都是这样重复的。不直接移动到前沿点极小极大值的原因是：遵循最小承诺的策略。...在该设想下，在安排第一步行动之后，增加的信息（来自于扩展搜索前沿）或许会比第一搜索更能影响到第二步的选择。为了与极小极大值搜索对比，我们称该算法为极小值搜索。

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机器学习学习笔记（22）深度模型中的优化

这些模型可辨识性问题意味着，神经网络代价函数具有非常多甚至不可数无限多的局部极小值。然而，所有这些由于不可辨识性问题而产生的局部极小值都有相同的代价函数值。...可以将鞍点视为代价函数某个横截面上的局部极小点，同时也可以视为代价函数某个横截面上的局部极大点。多类随机函数表现出以下性质：低维空间中，局部极小值很普通。...例如从优化的角度看与鞍点很相似的极大值，许多算法不会被吸引到极大值。除了未经修改的牛顿法，和极小值一样，许多种类的随机函数的极大值在高维空间中也是指数稀少。也可能存在恒值的、宽且平坦的区域。...动量算法积累了之前梯度指数级衰减的移动平均，并且继续沿该方向移动。动量算法引入了变量v充当速度角色，代表参数在参数空间移动的方向和速率。速度被设为负梯度的指数衰减平均。...较大的权重也会产生使得激活函数饱和的值，导致饱和单元的梯度完全丢失。这些竞争因素决定了权重的理想初始大小。初始化网络时，优化观点建议权重应该足够大以成功传播信息，但是正则化希望其小一点。

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《deep learning》学习笔记（8）——深度模型中的优化

神经网络代价函数具有非常多甚至是无限多的局部极小值点，而且，由于不可辨识性问题而产生的局部极小值都有相同的代价函数，因此局部极小值点并非是非凸带来的问题。...鞍点是某个方向的横截面的极大值点，也是另一个方向截面的极小值点。在低维空间中，局部极值很常见，而在高维空间中，鞍点则很常见。...动量算法积累了之前梯度指数级衰减的移动平均，并且继续沿该方向移动。从形式上看，动量算法引入了变量 v充当速度角色-代表参数在参数空间移动的方向和速率，速度被认为是负梯度的指数衰减平均。...通常来说，最好还是初始化每个单元使其和其他单元计算不同的函数，这或许有助于确保没有输入模式丢失在前向传播的零空间中，也没有梯度丢失在反向传播的零空间中。...更大的初始权重具有更强的破坏对称性的作用，有助于避免冗余的单元，也有助于避免在每层线性成分的前向或反向传播中丢失信号。如果权重初始太大，那么会在前向或者反向中产生爆炸的值。

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极大极小值算法改进

无关移动一些零和游戏中，在极大极小值搜索算法应用过程中，有些移动是可以跳过的。...限制检查的移动次数因为极大极小值算法的复杂度取决于分支因素 -- 即任何节点的子节点数量 -- 限制检查的移次数可以很有效地提升你的搜索效率。...Alpha-Beta 剪枝很经典，且很出名的优化极大极小值算法的是 alpha-beta 剪枝算法。...该算法允许你在运行极大极小值算法时跳过分支，该算法和原本极大极小值算法一样 -- 在同个深度找到相同的结果。该方法的本质是当它发现该分支比之前检查过的分支更糟糕的时候，就会退出该分支。...强大的五子棋程序使用 Threat-Space Search 结合极大极小值算法实现。强大的国际象棋使用 alpha-beta 剪枝算法结合上述两种类型算法实现。

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深度模型中的优化(二)、神经网络优化中的挑战

这些模型可辨识性问题意味着，神经网络代价函数具有非常多甚至不可数无限多的局部极小值。然而，所有这些由于不可辨识性问题而产生的局部极小值都有相同的代价函数值。...我们可以构建没有隐藏单元的小规模神经网络，其局部极小值的代价比全局最小点的代价大很多。如果具有很大代价的局部极小值是常见的，那么这将给基于梯度的优化算法带来极大的问题。...例如从优化的角度看与鞍点很相似的极大值，很多算法不会被吸引到极大值，除了未经修改的牛顿法。和极小值一样，许多种类的随机函数的极大值在高维空间中也是指数级稀少。...在凸问题中，一个宽而平坦的区间肯定包含全局极小值，但是对于一般的优化问题而言，这样的区域可能会对应着目标函数中一个较高的值。4、悬崖和梯度爆炸多层神经网络通常存在像悬崖一样的斜率较大区域。...在这些情况下，局部下降完全无法定义通向解的路径。在其他情况下，局部移动可能太对贪心，朝着下坡方向移动，却和所有可行解南辕北辙。

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梯度下降及其优化

一个局部极小点(local minimum)意味着这个点的f(x)小于所有邻近点，因此不可能通过移动无穷小的步长来减小f(x)。...一个局部极大值点(local maximum)意味着这个点的f(x)大于所有邻近点，因此不可能通过移动无穷小的步长来增大f(x)。...虽然最速梯度下降限制在连续空间中的优化问题，但不断向更好的情况移动一小步(即邻近最佳的小移动)的一般概念可以推广到离散空间。递增带有离散参数的目标函数称为爬山(hill climbing)算法。...在临界点处( )，我们通过检测Hessian的特征值来判断该临界点是一个局部极大值点、局部极小值点还是鞍点。当Hessian是正定的(所有特征值都是正的)，则该临界点是局部极小点。...迭代地更新近似函数和跳到近似函数的最小点可以比梯度下降更快地到达临界点。这在接近局部极小值点时是一个特别有用的性质，但是在鞍点附近是有害的。仅使用梯度信息的优化算法称为一阶优化算法，如梯度下降。

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基于分水岭算法的图像分割-Matlab版本

简介分水岭算法是一种图像区域分割法，分割的过程中将图片转化为灰度图，然后将灰度值看作是海拔，然后向较低点注水，这种基于地形学的解释，我们着重考虑三种点： 1）极小值点，该点对应一个盆地的最低点，当我们在盆地里滴一滴水的时候...明白上述三种点之后，我们开始往盆地的极小值点注水，然后随着注水的深入，每一个极小值点慢慢的向外扩展，然后知道两个盆地的水汇合，汇合处就是我们需要的分水岭。...%开和闭这两种运算可以除去比结构元素小的特定图像细节，同时保证不产生全局几何失真。...%开运算可以把比结构元素小的突刺滤掉，切断细长搭接而起到分离作用； %闭运算可以把比结构元素小的缺口或孔填充上，搭接短的间断而起到连接作用。...(fgm3, 20);%开操作 I3 = I; I3(fgm4) = 255;%前景处设置为255 figure; subplot(121) imshow(I3)%显示修改后的极大值区域,figure7

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AI（四）：对抗搜索

2.1 极小极大算法2.2 多人博弈时的最优策略 3 $\alpha-\beta$ 剪枝3.1 行棋排序 4 不完美的实时决策4.1 评估函数4.2 截断搜索4.3 向前剪枝 1 博弈假设...：有两个选手完全可观察，确定性的环境zero-sum（零和游戏）时间受限 multi-agent 环境合作 vs 对抗对抗的情况下，产生博弈搜索问题。 ...形式化搜索问题初始状态： Actions 转移模型目标测试路径代价其中，节点是状态，边是移动。 ...2.1 极小极大算法 2.2 多人博弈时的最优策略考虑联盟的情况，若A与B联盟，则往右边走；若A与C联盟，则往左边走。 ...及max（）的值与哪些值无关？结果：只有4 和 6 两个节点用不到。

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最小生成树算法实现与分析：Prim 算法，Kruskal 算法；

连通图：无向图G中，若从顶点i到顶点j有路径相连，则称i,j是连通的；如果G是有向图，那么连接i和j的路径中所有的边都必须同向；如果图中任意两点之间都是连通的，那么图被称作连通图。 ?...极小连通子图：（无向图）一个连通图的生成树是该连通图的极小连通子图；（同一个连通图有不同的生成树，所以生成树不是唯一的，最小生成树是唯一的）；极小连通子图是个连通图；极小连通子图中，顶点个数为n,...极大强连通子图：（有向图）强连接图的极大强链接图为其本身；唯一；非强连接图有多个极大强连通子图。...非强连通图的极大连通子图叫做强连通分量；最小生成树：一个有n个节点的连通图的生成树是原图的极小连通子图，且包含了原图中的所有n个节点，并且有保持图连通的最少的边；最少生成树可以使用Kruskal算法和...; 参考链接： https://www.cnblogs.com/zhchoutai/p/8687614.html 极大连通子图与极小连通子图最小生成树（Kruskal和Prim算法）图论——最小生成树

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AlphaGo的制胜秘诀：蒙特卡洛树搜索初学者指南

简单来说，给定状态，并假设对手试图最小化我们的收益，该算法希望找到一个可以最大化己方收益的行动。很自然这也是该算法得名极小化极大算法的原因。...这就是极小化极大算法的基本工作原理。极小化极大算法的最大弱点是它需要展开整个博弈树。在面对分支因子高的博弈（如围棋或国际象棋）时，该算法生成的博弈树就会十分巨大，难以计算。那么有没有补救办法呢？...另一种克服博弈树过大问题的方法是通过 alpha-beta 剪枝算法修剪博弈树。alpha-beta 剪枝算法可以看作升级版的极小化极大算法。它以极小化极大的方式遍历博弈树，同时避免某些分支的展开。...其结果在最好的情况下与极小化极大算法结果相同，但优势在于 alpha-beta 剪枝算法通过减少搜索空间提高了搜索效率。...策略网络是一种函数，它会根据博弈状态产生可能移动的概率分布（请注意，这一点与快速 rollout 策略不同）。

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一文看完《统计学习方法》所有知识点

决策树的生成: ID3算法:核心是在决策树各个结点上应用信息增益准则选择信息增益最大且大于阈值的特征,递归地构建决策树.ID3相当于用极大似然法进行概率模型的选择.由于算法只有树的生成,所以容易产生过拟合...对偶算法: 引进拉格朗日乘子,定义拉格朗日函数 ? ,根据拉格朗日对偶性,原始问题的对偶问题是极大极小问题: ? .先求对w,b的极小值.将L(w,b,a)分别对w,b求偏导数并令其等于0,得 ?...,这就是极小值.接下来对极小值求对a的极大,即是对偶问题 ? .将求极大转换为求极小 ? .由KKT条件成立得到 ?...,先求对w,b,ξ的极小值,分别求偏导并令导数为0,得 ? ,代入原函数,再对极小值求a的极大值,得到 ? ,利用后三条约束消去μ,再将求极大转换为求极小,得到对偶问题 ?...,然后通过激活函数处理以产生神经元的输出.把许多个这样的神经元按一定的层次结构连接起来就得到了神经网络.一般使用反向传播(BP)算法来进行训练.

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技能 | 只要五步，教你撸一个缩减版国际象棋AI

黑子的移动是随机的体验地址：https://jsfiddle.net/lhartikk/m14epfwb/4 步骤2：棋面评估我们需要研究在某个特定位置，对战双方哪一方更有优势。...在该算法中，可将递归树的所有可能移动探索到特定的深度，并在递归树的子节点处对位置进行评估。...（也就是说，我们试图最大化或者最小化每一级的结果）从“我方”的角度可视化极大极小算法。...isMaximisingPlayer)); game.undo(); } return bestMove; } }; 通过适当的极大极小算法...通过alpha-beta剪枝，我们的极大极小算法就会获得极大的提升，演示如下：查看chess AI的alpha-beta增强版本：https://jsfiddle.net/Laa0p1mh/3/ 步骤五

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超全总结！一文囊括李航《统计学习方法》几乎所有的知识点！

搜索：从根节点出发，若目标点 x 当前维的坐标小于切分点的坐标则移动到左子结点，否则移动到右子结点，直到子结点为叶结点为止。...由于算法只有树的生成，所以容易产生过拟合。 C4.5 算法：C4.5 算法与 ID3 算法相似，改用信息增益比来选择特征。...这就是极小值。接下来对极小值求对 a 的极大，即是对偶问题 ? 将求极大转换为求极小 ? 由KKT条件成立得到 ? 其中 j 为使 aj*>0 的下标之一。...先求对 w，b，ξ 的极小值，分别求偏导并令导数为0，得 ? 代入原函数，再对极小值求 a 的极大值，得到 ? 利用后三条约束消去 μ，再将求极大转换为求极小，得到对偶问题 ?...把许多个这样的神经元按一定的层次结构连接起来就得到了神经网络。一般使用反向传播 ( BP ) 算法来进行训练。

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深度学习优化入门：Momentum、RMSProp 和 Adam

为了确定迭代步长我们在方程 3 中用梯度的指数平均乘学习率（如 Momentum 的情况）并除以根号下的平方指数平均（如 Momentum 的情况），然后方程 4 执行更新步骤。...在上面的三种方法中，尽管 Adam 算法在论文中被认为是最有前景的算法，但是 Momentum 方法貌似更主流一些。实践结果表明，在给定损失函数的情况下，三种算法都能收敛到不同的局部最优极小值。...但是用带 Momentum 的 SGD 算法比 Adam 算法找到的极小值更加平坦，而自适应方法往往会收敛到更加尖锐的极小值点。平坦的极小值通常好于尖锐的极小值。...尽管自适应算法有助于我们在复杂的损失函数上找到极小值点，但这还不够，特别是在当前网络越来越来越深的背景下。除了研究更好的优化方法之外，还有一些研究致力于构建产生更平滑损失函数的网络架构。...Batch-Normalization 和残差连接是其中的解决方法，我们也会尽快在博客上发布有关的详细介绍。欢迎随时在评论中提问。

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《统计学习方法》 ( 李航 ) 读书笔记

搜索：从根节点出发，若目标点 x 当前维的坐标小于切分点的坐标则移动到左子结点，否则移动到右子结点，直到子结点为叶结点为止。...由于算法只有树的生成，所以容易产生过拟合。 C4.5 算法：C4.5 算法与 ID3 算法相似，改用信息增益比来选择特征。...对偶算法：引进拉格朗日乘子，定义拉格朗日函数根据拉格朗日对偶性,原始问题的对偶问题是极大极小问题：先求对 w，b 的极小值。...接下来对极小值求对 a 的极大，即是对偶问题将求极大转换为求极小由KKT条件成立得到其中 j 为使 aj*>0 的下标之一。...对偶算法：原始问题的对偶问题是,构造拉格朗日函数先求对 w，b，ξ 的极小值，分别求偏导并令导数为0，得代入原函数，再对极小值求 a 的极大值，得到利用后三条约束消去 μ，再将求极大转换为求极小

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AlphaGo背后的力量：蒙特卡洛树搜索入门指南

在 A 和 B 的两人有限零和序列博弈中（其中 A 尝试最大化其收益，而 B 尝试最小化 A 的收益），极小极大算法可以用以下的递归形式来描述： ?...上图中的博弈树展示了极小极大算法中的最佳行动选择过程。白皇后希望博弈的结果尽可能的黑暗（冷色，奖励值=像素强度），而黑皇后希望博弈的结果尽可能的明亮（暖色）。...这正是基础的极小极大算法的执行过程。极小极大算法的最大弱点是它需要展开整个博弈树。对于有高分支因子的博弈（例如围棋或国际象棋），该算法将导致巨大的博弈树，使得计算无法进行。那么有什么解救的办法吗？...alpha-beta 剪枝是提升版的极小极大算法，它以极小极大算法的形式遍历博弈树，并避免某些树分支的展开，其得到的结果在最好的情况下等于极小极大算法的结果。...极小极大算法和 alpha-beta 修剪算法已经是相当成熟的解决方案，目前已被用于多个成功的博弈引擎例如 Stockfish——AlphaZero 的主要对手之一。

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深度学习优化入门：Momentum、RMSProp 和 Adam

为了确定迭代步长我们在方程 3 中用梯度的指数平均乘学习率（如 Momentum 的情况）并除以根号下的平方指数平均（如 Momentum 的情况），然后方程 4 执行更新步骤超参数 beta1 一般取...在上面的三种方法中，尽管 Adam 算法在论文中被认为是最有前景的算法，但是 Momentum 方法貌似更主流一些。实践结果表明，在给定损失函数的情况下，三种算法都能收敛到不同的局部最优极小值。...但是用带 Momentum 的 SGD 算法比 Adam 算法找到的极小值更加平坦，而自适应方法往往会收敛到更加尖锐的极小值点。平坦的极小值通常好于尖锐的极小值。 ?...尽管自适应算法有助于我们在复杂的损失函数上找到极小值点，但这还不够，特别是在当前网络越来越来越深的背景下。除了研究更好的优化方法之外，还有一些研究致力于构建产生更平滑损失函数的网络架构。...Batch-Normalization 和残差连接是其中的解决方法，我们也会尽快在博客上发布有关的详细介绍。欢迎随时在评论中提问。

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如何改进梯度下降算法

有一些手段有助于缓解这些问题，不过并没有绝对地预防这些问题产生的方法。这是因为网络的误差平面一般很难穿越，而神经网络整体而言很难解释。...随机梯度下降与mini-batch随机梯度下降这些算法改编了标准梯度下降算法，在算法的每次迭代中使用训练数据的一个子集。...同时，它也有望导向更好的表现，因为网络在训练中断断续续的移动应该能让它更好地避开局部极小值，而使用一小部分数据集当有助于预防过拟合。 ?...正则化在损失函数中加入了网络的每个权重的平方和，以惩罚给任何一个连接分配了过多权重的模型，希望能降低过拟合程度。动量简单来说，动量在当前权重更新上加上一小部分前次权重更新。...这有助于预防模型陷入局部极小值，因为即使当前梯度为0，之前梯度绝大多数情况下不为0，这样模型就不那么容易陷入极小值。另外，使用动量也使误差平面上的移动总体上更为平滑，而且移动得更快。 ?

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webim如何用轮询保证消息绝对实时

方案3）才算是webim实现消息推送的“正统”方案，用http短连接轮询的方式实现“伪长连接”，既然是轮询，有朋友就对消息的实时性产生了质疑。...减小轮询时间间隔是否能解决消息延时的问题？减小轮询时间间隔的确可以缩短延时时间，但也不能保证消息绝对的实时，同时又会产生新的问题，绝大部分的轮询调用，都没有消息返回，造成服务端极大的资源浪费。...4）如果消息到达时，上一个http消息连接正在返回，没有http消息连接可用（理论上http消息连接的返回是瞬时的，没有连接可用出现的概率极小），则将消息暂存入消息池中，下一个消息连接到达后（上一个消息连接返回后...，根据2）和3）会立马返回新的消息连接，无等待时间），将消息带回，并又立刻返回生成新的消息连接【见下图中的步骤1、2、3、4、5、6、7】 ?...下一章，笔者将讨论webim消息的可靠性（如何做到webim消息不丢失、不重复）。

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