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在本节中，大家应该对MCTS算法的工作原理拥有更为深入的理解。请别担心，迄今为止提到的全部内容应该足以支持您顺利掌握相关内容。惟一需要注意的是我们如何使用策略概率与估值方法。我们在铺展过程中将二者结合在一起，从而缩小每次落子时需要探索的具体范围。Q（s，a）表示估值函数，u（s，a）则代表该位置的已保存概率。下面我将具体作出解释。另外需要注意的是，策略网络是使用监督学习来预测专业棋手落子判断的。其不仅能够提供概率最高的落子选项，同时也会提供各个选项的具体概率。这一概率可被存储在各个落子判断当中。在这里，DeepMind方面将其称为“先验概率”，并利用其选择有必要进行探索的落子选项。基本上，要决定是否需要对某一特定落子选项进行探索，我们需要考虑以下两点：首先，通过这步棋，我们有多大概率获胜？是的，我们已经拥有了能够回答这个问题的“估值网络”。第二个问题是，专业棋手有多大概率会考虑这一棋步？（如果专业棋手不太可能考虑这步棋，那么我们......阅读全文
在本节中，大家应该对MCTS算法的工作原理拥有更为深入的理解。请别担心，迄今为止提到的全部内容应该足以支持您顺利掌握相关内容。惟一需要注意的是我们如何使用策略概率与估值方法。我们在铺展过程中将二者结合在一起，从而缩小每次落子时需要探索的具体范围。Q（s，a）表示估值函数，u（s，a）则代表该位置的已
这篇文章的主角是AlphaGo，谷歌DeepMind团队开发出的围棋AI。其凭借着2016年击败全球顶尖棋手李世石的壮举而广受瞩目。围棋是一种古老的棋类游戏，每一步都存在诸多选择，因此接下来的落子位置很参议会预测——要求对弈棋手拥有强大的直觉与抽象思维能力。正因为如此，人们长久以来一直认为只
另外，我们还希望能够构建起一套略有不同的策略网络版本； 其应该更小巧且速度更快。可以想象，如果Lusha的经验非常丰富，那么其用于处理每个位置的时间也将相应延长。在这种情况下，虽然她能够更好地缩小合理落子范围，但由于整个过程会不断重复，因此耗费时间可能会过长。所以，我们需要为这项工作
但让我们想想，人类是怎样下棋的？假设目前您身处比赛中的特定阶段。根据游戏规则，你可以作出十几种不同的选择——在此处移动棋子或者在那里移动皇后等等。然而，你真的会在脑袋里列出所有能走的棋步，并从这份长长的清单中作出选择吗？不不，你会“直观地”将可行范围缩小至少数几种关键性棋步（这里假定您提出了
不过这样的训练方式其实存在一个问题。如果其只在练习中对抗同一个对手，且该对手也一直贯穿训练始终，那么可能无法获得新的学习经验。换言之，该网络所学到的只是如何击败对方，而非真正掌握围棋的奥秘。没错，这就是过度拟合问题：你在对抗某一特定对手时表现出色，但却未必拥有对付各类选手的能力。那么，我们该
预训练模型的兴起给自然语言处理（NLP）带来了“新面貌”。 近年来，Google、Facebook、OpenAI、微软、百度等人工智能“头部玩家”推出多个颇具影响的预训练模型，并反复迭代出十多个版本。无论学术界还是业界，人们对大规模预训练模型“热情高涨”。
如今阅读任何关于医疗健康领域未来的文章，你无法避免碰到由“A”和“I”这两个字母组成的缩写，它代表着医疗行业寻找更智能的解决方案的希望和忧虑。虽然人工智能领域（AI）在1956年就出现了，但是它一直未能为医疗界带来多少贡献。直到最近关于机器学习的炒作才开始与现实融合。图片来源：RF123 到
据英国每日邮报报道，一项新的研究表明，利用AI技术可以检测人的细胞年龄，并依此制定出个性化医疗方案，从而帮助人们实现长寿的愿望。 据悉，科学家开发的这种AI算法被称为“Aging.AI”，根据人们的血液样本可以计算出生理年龄，并验证某些生活方式的改变和药物是否能提高人们长寿和健康的几率。目
据英国每日邮报报道，一项新的研究表明，利用AI技术可以检测人的细胞年龄，并依此制定出个性化医疗方案，从而帮助人们实现长寿的愿望。 据悉，科学家开发的这种AI算法被称为“Aging.AI”，根据人们的血液样本可以计算出生理年龄，并验证某些生活方式的改变和药物是否能提高人们长寿和健康的几率。目
据英国《金融时报》在线版近日消息称，继“阿法狗”之后，谷歌旗下人工智能子公司——“深度思维”（DeepMind）已成功训练一种人工智能（AI）算法检测疾病，比人类专家更迅速、更高效，这或是AI在医疗领域的首个重大应用。 2017年5月，当“深度思维”最知名的人工智能——“阿法狗”战胜围棋世界冠