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討論串[心得] 圍棋AI AlphaGo 之我見
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這幾天看了不少職棋表達對 AlphaGo 的感覺，跟我對 AyaBot 的感覺，是有相似性的. 我想有業餘高段的板友也會有類似感覺. 從第四局棋的結果，就是用這種方式來嬴的. 更精確說， AlphaGo 不是算路差，是它在不太深的地方，它會算得很好. 但在「足夠」深的變化下，它就有機會「秀逗」. 今
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論文裡有提到它預測的誤差. 所謂千萬盤是自我對奕, 不是人類實戰譜, 人類高手實戰譜還沒那麼多.. 看它跟小李下的棋路, 是第一種路線多? 還是第二種多?. 中間攻防輸掉是 AlphaGo 形勢判斷錯誤, 劣勢盤面還以為優勢繼續走損手.. 後來左下角的挖被吞吃, 還有點影響到左邊黑棋的死活.. 理論
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1. 據說 AlphaGo用到的Neuro Network深達13層. 有任何穩定性的報告或是說明嗎？. 2. 圍棋的勝敗至少包括兩種，一種是壓著打或是完勝，另一種是反敗為勝. AlphaGo的設計應該是循著第一條路線. 問題是餵它的千萬盤訓練用人類棋譜卻包含非常多第二類棋譜. 反敗為勝的棋譜應該非
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感謝f大的發文，我也是長知識了. 我得再次承認我對NN的理解太膚淺，這是我做得不好的. 一方面是因為我是做RFIC的，我沒那個能力時間把 NN 和 MCTS 的結合寫得精確. (我就只是在一月ASP-DAC做了 turorial 的 chair 聽了一整天NN，和看了那份 Nature. 寫這篇也參
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想透過這篇文章順著介紹一下這次讓圍棋AI效能躍升的關鍵：機器學習(machine. learning)技術。當然現在大家對alphago的演算法背景都大致了解了，簡單說是類神經網路(neural network)與蒙的卡羅樹狀搜尋(monte carlo tree search)的組合。不過如同一些
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