【新智元导读】AlphaGo Zero 令人惊艳。不过,有些评论似乎渲染过度,把它的算法说得神乎其神。大数医达创始人,CMU计算机学院暨机器人研究所博士邓侃在本文中,尝试用大白话,通俗地解释 AlphaGo Zero,弄清楚蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS)、深度学习启发函数和置信上限这三大核心概念。 AlphaGo Zero 引起巨大社会轰动 只告诉机器围棋的基本规则,但是不告诉它人类摸索了上千年才总结出来的定式等围棋战术,让机器完全依靠自学,打败人类。这个题目不
时间序列是按发生的时间先后顺序排列而成的数据,一般数据中会有一列是日期。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。
选自int8 Blog 机器之心编译 我们都知道 DeepMind 的围棋程序 AlphaGo,以及它超越人类的强大能力,也经常会听到「蒙特卡洛树搜索」这个概念。事实上,蒙特卡洛树搜索是在完美信息博弈场景中进行决策的一种通用技术,除游戏之外,它还在很多现实世界的应用中有着广阔前景。本文中,我们会以 AlphaGo 为例子,对这一方法进行详细介绍。 长久以来,学术世界一直认为计算机在围棋这个复杂游戏上达到超越人类的水平是几乎无法实现的。它被视为人工智能的「圣杯」——一个我们原本希望在未来十年挑战的遥远里程碑。
对总体参数的具体数值所作的陈述,称为假设;再利用样本信息判断假设足否成立,这整个过程称为假设检验。
这几天,17 岁中专生姜萍在 2024 阿里巴巴全球数学竞赛预选赛中取得全球第 12 名的新闻刷了屏。而同时,AI 挑战赛的成绩显示,在所有 563 支 AI 参赛队伍中,最高分 34 分,平均分 18 分,赶上了人类选手平均水平。
【导读】Google DeepMind在Nature上发表最新论文,介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero,不使用人类先验知识,使用纯强化学习,将价值网络和策略网络整合为一个架构,3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。Alpha Zero的背后核心技术是深度强化学习,为此,专知有幸邀请到叶强博士根据DeepMind AlphaGo的研究人员David Silver《深度强化学习》视频公开课进行创作的中文学习笔记,在专知发布推荐给大家!(关注专知公众号,获取强化学习pdf资料,详情
在强化学习(十七) 基于模型的强化学习与Dyna算法框架中,我们讨论基于模型的强化学习方法的基本思路,以及集合基于模型与不基于模型的强化学习框架Dyna。本文我们讨论另一种非常流行的集合基于模型与不基于模型的强化学习方法:基于模拟的搜索(Simulation Based Search)。
李林 千平 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI “它最终超越了我们所有预期”。 DeepMind团队又放惊天消息。 简单地说,AlphaGo又有了重大进步。DeepMind把这个新版
假定参数是射击靶上 10 环的位置,作一次射击,打在靶心 10 环的位置上的可能性很小,但打在靶子上的可能性就很大,用打在靶上的这个点画出一个区间,这个区间包含靶心的可能性就很大,这就是区间估计的基本思想。
📚 文档目录 随机事件及其概率 随机变量及其分布 期望和方差 大数定律与中心极限定理 数理统计的基本概念 参数估计 假设检验 多维 回归分析和方差分析 降维 6.1. 参数的点估计 总体分布 X 的分布形式已知,未知的只是分布中的参数,要估计的只是参数或者参数的某一函数. 6.1.1. 矩估计法 公式 样本矩 总体矩 注意: 样本阶中的计算都是 n 而不会用到样本方差 S^2 6.1.2. 极大似然估计 估计参数值,使得出现
BBsolve()@BB:使用Barzilai-Borwein步长求解非线性方程组
c = multcompare(stats,param1,val1,param2,val2,…)
创业维艰,小本经营的我们也充满了对财富的渴望,绝不是奢求一夜暴富,一本万利,腰缠万贯,我们期望的经营有道,旱涝保收,恰如孟子对曰:“仰足以事父母,俯足以畜妻子,乐岁终身饱,凶年免于死亡” 。
输了无所谓,但要抱有必胜的心态和必死的信念,不会轻易言败。 今日下午3点,谷歌中国在北京天坛中国棋院召开发布会,正式宣布将于今年5月23日至27日在浙江乌镇举办中国乌镇围棋峰会,届时AlphaGo将与
唐旭 若朴 发自 东瑶村 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 鏖战155手,柯洁二战AlphaGo再次落败。中盘告负。 这场比赛的激烈和复杂程度,超越双方的首场对决。中盘阶段,根据AlphaGo的
在程序的世界里,如果创建某种对象所需要的代价太高,同时这个对象又可以反复使用,那么我们往往就会准备一个容器,用来保存一批这样的对象。当我们要用这种对象时,就不需要每次去创建一个,而是直接从容器中取出一个现成的对象。由于节省了创建对象的开销,程序性能自然就上升了。这个容器就是“池”。很容易理解的是,因为有了对象池,在用完对象之后应该有一个“归还”的动作,这样便可以把对象放回池中,下次需要的时候就可以再次拿出来使用。既然我们每次都是从池中获取对象,那么这些对象是由谁来创建,又是什么时候创建的呢?这个就要根据不同情况由各对象池来自行实现了。例如,可以在创建对象池的时候指定池内对象数量,并且一下子全部创建好,当然您也可以在得到请求时,如果发现池中已经没有剩余对象时创建。您也可以“事前”先准备一部分,“事中”根据需要再继续补充。还可以做得“智能”一些,例如,根据实际情况添加或删除一些对象,甚至对需求“走势”进行“预测”,在空闲时便创建更多的对象以备“不时之需”。各中变化难以言尽。当然,它们的原理和目的是类似的。相信上面这段文字也已经讲清了“线程池”的作用:因为创建一个线程的代价较高,因此我们使用线程池设法复用线程。就是这么简单。
---- 新智元报道 【新智元导读】今天,Nature旗下新子刊 Nature Machine Intelligence(《自然 - 机器智能》)遭遇包括Jeff Dean、Ian Goodfellow、Yann LeCun、Yoshua Bengio等一众AI大牛的签名抵制,他们表示不会给这个刊物投稿,因它采取付费订阅的形式,而机器学习历来有开放访问的传统。 今天,一则消息经由Twitter、Reddit等国外论坛,在AI学术圈里悄悄蔓延。 Nature Research(自然科研)旗下的新子刊
【导读】Google DeepMind AlphaGo团队在Nature上发表两篇论文《Mastering the game of Go without Human Knowledge》 和《Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search》,这两篇划时代的论文,将成为永恒经典。特此我们整理出其第一篇对应的中文翻译与相关笔记。 Mastering the game of Go without Human Knowled
最佳的策略是用长期的眼光来看,放弃短期高回报 获取足够策略是让策略变成全局最优的必要条件
选自DeepMind 机器之心编译 参与:机器之心编辑部 5 月 27 日,升级后的 AlphaGo 所向披靡,最终以 3:0 赢下了乌镇围棋人机大战。在此期间,机器之心除了现场报道之外,还邀请了阿尔伯塔大学教授、计算机围棋顶级专家 Martin Müller(也是机器之心 GMIS 2017 大会的演讲嘉宾)和《深度强化学习综述》论文作者李玉喜博士,共同观看了比赛直播。这两位学界专家也分享了很多精彩点评,详情可参阅机器之心的系列报道: 柯洁1/4子惜败,机器之心独家对话AlphaGo开发者导师 Mart
精彩回顾 2018新智元产业跃迁AI技术峰会圆满结束,点击链接回顾大会盛况: 爱奇艺 http://www.iqiyi.com/l_19rr3aqz3z.html 腾讯新闻 http://v.qq.com/live/p/topic/49737/preview.html 新浪科技 http://video.sina.com.cn/l/p/1722511.html 云栖社区 https://yq.aliyun.com/webinar/play/419 斗鱼直播 https://www.douyu.c
在PIR的价格的detail数据里,有2个字段:LowerLimit和Upper Limit。在今天之前,笔者从未注意过这2个字段,也没有用过它们。
在 DeepMind 首席研究科学家、伦敦大学学院计算机科学教授David Silver 看来,游戏是激发创造力的关键,尤其是对AI而言。
在PIR的价格的detail数据里,有2个字段:Lower Limit和Upper Limit。在今天之前,笔者从未注意过这2个字段,也没有用过它们。
不过,围棋本身就是一个拼计算能力的项目,人类怎么可能战胜得了计算机? 从“出乎意料”再到“意料之中”,柯洁二度负于AlphaGo。 在与那条狗的第一场比赛之后,按照柯洁自己的话说:AlphaGo真的下
一、AlphaGo zero横空出世 10月19日DeepMind在Nature上发表了名为Mastering the game of Go without human knowledge(不使用人类知识掌握围棋)的论文,在论文中,Deepmind展示了他们强大的新版本围棋程序“AlphaGo Zero”—— 仅经过三天训练,就能以100:0击败此前击败李世石的AlphaGo Lee,经过21天训练,就能达到击败柯洁的AlphaGo Master的水平。 论文一出,AlphaGo Zero又出名了一把,有
这个AI能够自主学习蛋白质结构与功能关系。而且在糖苷水解酶领域创造出的新蛋白质,比原始蛋白质更稳定。
【导读】Richard S. Sutton就职于iCORE大学计算机科学系,是强化学习领域的专家,其在强化学习领域的著作“Reinforcement Learning”一直是认为是强化学习方面的圣经,
正态分布(Normal Distribution)又叫高斯分布,是一种非常重要的概率分布。其概率密度函数的数学表达如下:
这样的标准还远远不够智能。估计十个人里至少有九个不敢把自动筛选出来的所有人都“处理”掉。微信也清楚,所以把结果抛给你,让你以人工方式对结果做出甄别。
其实机器学习的理论在2010年后已经有了重大突破,为什么在这一年突然爆发了呢?AlphaGo的推动只是催化剂,主要的原因在于摩尔定律,也就是计算机硬件发展了到了足够承载海量的数据进行计算。
AI 科技评论按:一年前,Alphabet 旗下人工智能部门 DeepMind 发布 AlphaZero,称它可以自学国际象棋、日本将棋和中国围棋,并且项项都能击败世界冠军。而今天,经过同行评议,AlphaZero 一举登上《科学》杂志封面。
机器之心原创 记者:杜夏德 5 月 27 日,经过 3 小时 38 分钟的鏖战,209 手,柯洁盘中投子再负 AlphaGo,至此中国乌镇围棋峰会圆满告落。赛后,中国围棋协会为授予AlphaGo职业九
作者 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 2015 年 11 月,Facebook 发表论文“Better Computer Go Player with Neural Network and Long-term Prediction”,提出了一种将蒙特卡洛树搜索和深度强化学习结合的方法。随后,基于这种方法的围棋 AI——DarkForest,在 2016 年 1 月举行的 KGS 锦标赛上获得了第三名。 不过,Google 随后就放了一个大招。 2016 年 3 月
作者:刘凌歌 & 王言 近几日,有部分微信用户发现微信钱包中新增了一项「亲属卡」。由于这项功能尚处于灰度测试阶段,大多数用户没有获得测试资格,还不能上手体验,知晓程序就带大家先了解一下微信「亲属卡」这一新功能。 父母的利器,孩子的「大敌」 「亲属卡」功能与支付宝「亲密付」相似,用户可通过在微信上赠送给父母、子女「亲属卡」,对方消费时由你来代付。在使用亲属卡消费时,消费资金将自动从代付方的支付账户扣除。代付方可设置亲属卡的每月消费额度上限,每月自动延续。 赠送父亲、母亲、子女「亲属卡」,主要目的就是让父母付
;其次我们要想一下我们下了某一步之后局面会怎么变化,对方会怎么下,我们又怎么接着对方的棋往下下,我们把这种思考叫做思考的深度
过去一年,AI领域最exciting的进展可能要数AlphaGo的不断进步。AlphaGo Zero不仅提出了新的网络架构,也带来了一些新的神经网络训练技巧。 虽然DeepMind发表了论文,并在Reddit论坛上进行了一次公开答疑,后来还有人将AlphaGo Zero的算法实现了出来,但如何训练?其中有哪些trick? 发表在HackerNoon上的一篇最新博客文章做出了直观的解读: 先从AlphaGo各个版本一脉相承的两种方法说起:一是前瞻的蒙特卡洛树搜索,二是凭“直觉”来对落子位置进行评估,也就是
选自DeepMind 机器之心编译 在今年五月击败柯洁之后,AlphaGo 并没有停止自己的发展。昨天,DeepMind 在《自然》杂志上发表了一篇论文,正式推出 AlphaGo Zero——人工智能围棋程序的最新版本。据称,这一版本的 AlphaGo 无需任何人类知识标注,在历时三天,数百万盘的自我对抗之后,它可以轻松地以 100 比 0 的成绩击败李世乭版本的AlphaGo。DeepMind 创始人哈萨比斯表示:「Zero 是迄今为止最强大,最具效率,最有通用性的 AlphaGo 版本——我们将见证这项
疫情前期,员工分布在各个地区,需要上报个人的健康状态和位置信息,于是做了一个单页面应用(当时钉钉和微信上的健康上报模板还没出现)
摘要:数据流模型中最古老的问题之一是近似第p个矩∥X∥pp=Σni= 1 | Xi | pof基础向量X∈Rn,它表示为poly(n)更新的序列。坐标。特别感兴趣的是当p∈(0,2)。虽然当允许正和负更新时,已知这个问题的紧密空间界限(ε-2logn)位,但令人惊讶的是,当所有空间复杂性都存在差距时更新是正的。具体来说,上限是O(ε-2logn)位,而下限只是Ω(ε-2 + logn)位。最近,假设得到了O~(ε-2 + logn)位的上界。更新以随机顺序到达。
原作 Seth Weidman 夏乙 问耕 编译自HackerNoon 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 过去一年,AI领域最exciting的进展可能要数AlphaGo的不断进步。AlphaG
【导读】本文从Minimax算法开始,一直到最新的 AlphaGo Zero 和 AlphaZero,旨在介绍完全信息博弈上人们一路走来得到的算法,以及背后的思路,还将重点介绍 DeepMind Al
图:pixabay 本文来自于微信公众号:雷克世界 编译 | 嗯~是阿童木呀、KABUDA 在这篇文章中,我将试图对以下三件事情进行阐述: 1.AlphaZero之所以被认为是人工智能向前迈进一大步的两个理由。 2.如何构建AlphaZero方法的副本,从而使其能够玩Connect4游戏。 3.如何调整代码从而使其能够插入到其他游戏中。 ▌AlphaGoAlphaGo ZeroAlphaZero 2016年3月,在一场超过2亿人观看次数的比赛中,Deepmind的AlphaGo以 4-1的比分击败了获得
在进行业务开发时,可能经常需要根据累计的样本数据,进行判断;并根据判断的结果进行相关的处理。
近期有不少用户在公众号询问微信投诉的相关事宜,本期,小助手为大伙儿讲解几个常见的疑惑。腾讯举报中心也欢迎广大用户在公众号留言,小助手会根据留言情况,在下期进行详细解答。
【导读】深度学习平台aetros.com的联合创始人Max Pumperla博士撰写的深度学习与围棋实战《Deep Learning and the Game of Go》深入检出地讲解了各个深度学习和强化学习的应用,教您如何打造自己的围棋机器。 在在2016年初,大部分围棋(Go)的玩家都会告诉你,一台机器永远不会打败围棋世界冠军。 然后,Google的AlphaGo AI以3-0击败了全球最强的选手柯洁。 六个月后,Alpha Go Zero以89-11击败了AlphaGo. AlphaGo对深度学习系
12月22日有两件事儿,一件是冬至,另一件是北向峰会。在太阳直射地面的位置到达一年的最南端的这一天,第三届北向峰会正式召开,启明星辰集团助理总裁、核心研究院院长周涛就人工智能发展中的解读带来主题演讲《人工智能搅乱网络安全》,得到一致认可,现场反响十分强烈。 📷 人工智能在2017年中的表现是不平凡的,国务院关于印发《新一代人工智能发展规划》的通知、工业和信息化部关于印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020)》的通知,分别明确我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和重点支
很多人换手机、重置手机后,都需要重新安装微信。那么,微信被重置后,小程序究竟还在不在呢?
AlphaGo的分析 最近我仔细看了下AlphaGo在《自然》杂志上发表的文章,写一些分析给大家分享。 AlphaGo这个系统主要由几个部分组成: 1. 走棋网络(Policy Network),给定当前局面,预测/采样下一步的走棋。 2. 快速走子(Fast rollout),目标和1一样,但在适当牺牲走棋质量的条件下,速度要比1快1000倍。 3. 估值网络(Value Network),给定当前局面,估计是白胜还是黑胜。 4. 蒙特卡罗树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS)
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