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Google DeepMind 团队在 Nature 上发表的最新论文,阐述了新版 AlphaGo 是如何从空白状态学起,不使用任何人类棋谱,通过自对弈强化学习,仅用 3 天训练时间就以 100:0 击败了上一版本的 AlphaGo,并用 21 天达到 AlphaGo Master 水平。
AlphaGo Zero 的核心在于强化学习下的自我博弈。本期论文共读,我们邀请到 深入浅出看懂AlphaGo Zero 一文的作者,圣何塞州立大学研究生刘遥行,带大家揭秘 AlphaGo 的前世今生。
论文介绍
Mastering the Game of Go without Human Knowledge
@PaperWeekly 推荐
#Deep Reinforcement Learning
DeepMind 最新成果,无师自通下围棋。
嘉宾介绍
刘遥行,圣何塞州立大学研究生,幕布(mubu.com)实习生,关注人工智能和现实生活的工业结合、人工智能和区块链技术的联合应用。
论文共读
AlphaGo Zero是如何实现无师自通的?
AlphaGo Zero
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活动形式:语音直播
活动时间
10 月 29 日(周日)13:00-14:15
45 min 串讲 + 30 min 讨论
*请在活动开始前完成论文精读
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往期回顾
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