AlphaGo通过以下哪两个不同神经网络合作来改进下棋()
A: “策略网络”，它主要作用是观察棋盘布局企图找到最佳的下一步。
B: “价值网络”预测每一个棋手赢棋的可能，在给定棋子位置情况下，通过整体局面判断来辅助落子选择器，预测游戏的赢家。
C: 综合网络，估计下一步的结果。
D: 通过和其他棋手竞赛来改进下棋。
A: “策略网络”，它主要作用是观察棋盘布局企图找到最佳的下一步。
B: “价值网络”预测每一个棋手赢棋的可能，在给定棋子位置情况下，通过整体局面判断来辅助落子选择器，预测游戏的赢家。
C: 综合网络，估计下一步的结果。
D: 通过和其他棋手竞赛来改进下棋。
举一反三
- 下棋网络又称为策略网络（policynetwork），该网络接受当前棋盘局面作为输入，并输出在当前局面下选择每个位置的落子（）？ A: 方差 B: 变异 C: 机率 D: 方向 E: 平均值
- AlphaGo通过什么预测当局面下的胜率？（） A: 监督学习策略网络 B: 强化学习策略网络 C: 蒙特卡洛树搜寻索算法 D: 价值网络 E: 支持向量机
- AlphaGo框架中利用大量棋谱来训练深度卷积网络，得到策略网络，同时通过强化学习来提高策略网络的能力
- AlphaGo结合了监督学习和强化学习的优势，通过训练形成一个策略网络，阿尔法狗团队从在线围棋对战平台KGS上获取了16万局人类棋手的对弈棋谱，并从中采样了3000万个样本作为训练样本。将棋盘上的局势作为输入信息，并对所有可行的落子位置生成一个概率分布。然后，训练出一个价值网络对自我对弈进行预测，预测所有可行落子位置的结果
- 关于AlphaGo的架构，以下说法错误的是 据说现在的AlphaGo已经完全抛弃了基于人类专家下棋经验的走棋网络只剩下了AlphaGo左右互博的强化学习部分。 整个架构分成两部分，一个通过于人类下棋得到，一个通过自学生成。 设计价值网的价值函数的方法不是让机器自己把这个函数学到。 首先构造一个深度的卷积神经网络（称为走棋网络），输入的是棋盘状态所构成的一张二维图片；输出的则是AlphaGo下一步的走法。