报名 | AlphaGo Zero是如何实现无师自通的?

摘要: 本期论文共读,邀请到《深入浅出看懂 AlphaGo Zero》一文的作者,圣何塞州立大学研究生刘遥行,带大家揭秘 AlphaGo 的前世今生。

11-10 08:09 首页 机器之心

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Google DeepMind 团队在 Nature 上发表的最新论文,阐述了新版 AlphaGo 是如何从空白状态学起,不使用任何人类棋谱,通过自对弈强化学习,仅用 3 天训练时间就以 100:0 击败了上一版本的 AlphaGo,并用 21 天达到 AlphaGo Master 水平。


AlphaGo Zero 的核心在于强化学习下的自我博弈本期论文共读,我们邀请到 深入浅出看懂 AlphaGo Zero 一文的作者,圣何塞州立大学研究生刘遥行,带大家揭秘 AlphaGo 的前世今生。



论文介绍

Mastering the Game of Go without Human Knowledge

@PaperWeekly 推荐

#Deep Reinforcement Learning

DeepMind 最新成果,无师自通下围棋。

论文链接

http://www.paperweekly.site/papers/942



嘉宾介绍

 

刘遥行,圣何塞州立大学研究生,幕布(mubu.com)实习生,关注人工智能和现实生活的工业结合、人工智能和区块链技术的联合应用。


     论文共读     

 AlphaGo Zero 是如何实现无师自通的?

AlphaGo Zero


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 活动时间 

10 月 29 日(周日)13:00-14:15

45 min 串讲 + 30 min 讨论

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