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科技杂谈
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聊聊AlphaGo和机器学习
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geekcode
(文心雕码);
2016-3-12
{1520}
(#9990555@0)
+3
把 LEISURE 的东西偏偏妥妥刚刚地变成了 DATA COMPUTATION。也不知道这是个进步还是毁灭的节奏,还挺快。
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troyd
(followher3);
2016-3-12
(#9990571@0)
+1
这是数据化时代啊!
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geekcode
(文心雕码);
2016-3-12
(#9990575@0)
PK 棋,不是 PK ALGORITHM 和 DATA 嘛。
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troyd
(followher3);
2016-3-12
(#9990576@0)
谈的不错,言简意赅。现在机器还是在执行命令(去赢棋!),虽然方法不那么笨了(暴力穷举法-》蒙特卡洛法)。如果哪天机器对人类的命令说,我偏不!人类可就要小心了。
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hiker2
(过客);
2016-3-12
(#9990592@0)
我的理解是古狗团队比较好的剖析了围棋的数学表达,过去和人下棋无非是采样,获得一些比较好的样本,现在他们比较自信,认为他们那套体系已经比较完善,那么就可以用机器产生一些样本,来确认这套体系从人工采样和随机采样都能达到效果
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chadan
(_);
2016-3-12
(#9990618@0)
这种问题的数学表达也是通过采样来拟合的。
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ding_ding
(丁_丁);
2016-3-13
(#9991444@0)
对于这种基本是无穷解的问题现在其实还基本是束手无策。Monte Carlo的随机采样可以逃离局部极点,但是离真正的全局优化还差的远。只是现在的计算速度进步的快,可以在允许的时间内探索更大的空间。
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ding_ding
(丁_丁);
2016-3-13
(#9991442@0)
量变导致质变?LOL。
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troyd
(followher3);
2016-3-13
(#9991474@0)
我是围棋爱好者。从具体来看,前几盘尤其是第三盘go表现出惊人的计算力和局面控制能力。而第四盘,在并不复杂的局部计算中却连连失误。让人不可理解。是什么原因导致它不能计算了?
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anyi
(老山东);
2016-3-15
(#9994455@0)
神经网络并不是精准的计算。它是从已有的范例中学习寻找模式,再用模式推演结果,准确性很高,但不是100%。第四局的变化可能未在它的范例中,甚至和它的学习范例相差很大,或者建立模型的参数还需要调整,从而它的模式作出了错误的判断。
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ejbeqhouse
(执手平淡 品味平和);
2016-3-15
(#9994475@0)
我觉得不像是这样。这样的话,人工智能岂不是可靠性极差?关键是你无法知道它是否可靠。即使你测试了一百万盘,下一盘还可能出低级错误。
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anyi
(老山东);
2016-3-15
(#9994797@0)
that is so true.
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ejbeqhouse
(执手平淡 品味平和);
2016-3-15
(#9994801@0)
这不就是很人很像了。不可能有常胜将军。关键是能否学习到,而不会在下次犯错误。
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steve888
(Steve曾经曰(yuē)过);
2016-3-15
(#9994803@0)
神经网络的应用其实是很广的,比如语音识别,图像识别等等。目前用它建立的模型的拟合度比其它方法要好,但也不可能是100%。
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ejbeqhouse
(执手平淡 品味平和);
2016-3-15
(#9994493@0)
还有,人跟机器比赛不应该沿用时间方面的老规则,这对人太不公平了,顶多规定每一步不能超过20分钟or so。。
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chadan
(_);
2016-3-15
(#9994846@0)
一张图解AlphaGo原理及弱点
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keny
(keny);
2016-3-15
(#9995152@0)
战胜围棋算什么,这些量化基金正在使用人工智能赚取真正的阿尔法
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keny
(keny);
2016-3-15
(#9995155@0)
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