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解读AlphaGo背后的人工智能技术 预览 被引量:14

Interpretation of the artificial intelligence technology behind Alphago
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摘要 随着人工智能在各个领域的应用,越来越多的问题通过人工智能得到更优的解决,但是围棋因其本身的复杂度一直是人工智能领域的难解之题.AlphaGo团队利用了人工智能中的一个重要分支—深度学习训练了一款围棋人工智能程序,并在2016年3月与职业九段选手李世石的对弈中以4:1的比分获胜,受到了大众的广泛关注.本文介绍了AlphaGo这一程序背后的复杂的网络构造以及不同网络的优缺点. With the application of artificial intelligence in various fields, more and more problems have been solved.But computer Go has been a difficult problem in the field of artificial intelligence, because of the complexity of the game.AlphaGo team has trained a Go AI program which took advantage of an important branch of artificial intelligence – deep learning. In March 2016 AlphaGo won 4–1 the game with professional Go player Lee se-dol (9P), received extensiveattention of the public.
作者 刘知青 吴修竹 Liu, Zhi-Qing[1]; Wu, Xiu-Zhu[1]
出处 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期1685-1687,共3页 Control Theory & Applications
关键词 AlphaGo 深度学习 价值网络 策略网络 AlphaGo deep learning value network policy network
作者简介 通信作者. E-mail: linxiaomo1992@163.com; Tel.: +86 13269570900.
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