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OnePageAlphaGo十分钟看懂AlphaGo的核心算法_[#第一枪]

发布时间:2021-06-07 18:10:05 阅读: 来源:绒布厂家

按:本文作者夏飞,清华大学与卡内基梅隆大学毕业,现于谷歌从事技术研发工作。本文是对《自然》上发表的知名论文“Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search”进行的总结,对 AlphaGo 的算法结构进行了概括。原总结文用英语写就,经雷锋网编译,阅读原文请点此。

下文概括了围棋借助人工智能在 2016 年实现的突破。

围棋是一个完全信息博弈问题。而完全信息博弈,通常能被简化为寻找最优值的树搜索问题。它含有 b 的 d 次方个可能分支,在国际象棋中 b≈35,d≈80;而在围棋中 b≈250,d≈150。很显然,对于围棋,用穷举法或简单的寻路算法(heuristics)是行不通的。但有效的方法是存在的:

从策略(policy) P(a|s) 中取样 action,降低搜索广度

通过位置评估降低搜索深度

把策略和值用蒙特卡洛树搜索(MCTS)结合起来。

通常的步骤是:

用一个 13 层的 CNN,直接从人类棋步中训练一个监督学习策略网络 Pσ。输入为 48 x 19 x 19 的图像(比方说,它的组成棋子颜色 是 3 x 19 x 19),输出是使用 softmax 层预测的全部落子的概率。精确度是 55.7%。

训练一个能在运行时快速取样 action 的快速策略 Pπ。这会用一个基于小型模式特征的线性 softmax。精确度是 24.2%,但它计算一次落子只用 2 微秒,而不像 Pσ 需要 3 毫秒。

训练一个增强学习策略网络 Pρ ,通过优化博弈结果来进一步提升监督策略网络。这把策略网络向赢棋优化,而不是优化预测精确度。本质上,Pρ 与 Pσ 的结构是一样的。它们的权重使用相同值 ρ=σ 初始化。对弈的两个选手,是当前策略网络 Pρ 和随机(防止过拟合)选择的此前的策略网络迭代。

训练一个价值网络(value network)Vθ,来预测强化学习策略网络自己和自己下棋的赢家。该网络的架构和策略网络类似,但多出一个特征平面(当前玩家的颜色),并且输出变成了单一预测(回归,均方差损失)。根据完整棋局来预测对弈结果,很容易导致过拟合。这是由于连续落子位置之间高度相关,只有一子之差。因此,这里使用了强化学习策略网络自己与自己对弈新生成的数据。该数据从包含 3000 万个不同位置的独立棋局中抽取。

把策略网络、价值网络、快速策略和蒙特卡洛树搜索结合起来。一个标准的蒙特卡洛树搜索过程包含四步:选择、扩展、评估、备份。为了让大家更容易理解,我们只粗略讲了讲它如何在模拟中选择状态的部分(如对数学感兴趣,请到原始论文中找公式)。

状态分数=价值网络输出+快速运行(fast rollout)的策略结果+监督学习策略网络输出

高状态得分(或者说落子)会被选择。价值网络输出和快速运行策略结果是评估函数,在叶子节点进行评估(注意,为了评估快速运行,需要一直到最后一步)。监督学习策略网络输出是一个当前阶段的 action 概率,充作选取分数的奖励分。该分数会随访问次数而退化,以鼓励探索。注意强化学习策略网络只被用于辅助,来生成价值网络,并没有直接在蒙特卡洛树搜索中使用。

到这就结束了,以上就是战胜了人类的 AlphaGo 算法!

viazhihu,雷锋网编译

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