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Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search 中英文
Google的deepmind团队发表在nature上有关alphago的论文,包含原有的英文版,我翻译的中文版,以及一个20分钟对alphago工作原理的讲述。
所属分类:
其它
发布日期:2016-03-25
文件大小:32505856
提供者:
nehemiah666
Nature AlphaGo 全文论文翻译版
Nature AlphaGo 全文论文翻译版
所属分类:
其它
发布日期:2016-04-13
文件大小:1048576
提供者:
lc_boyi
谷歌alphaGO 的实现,nature原文的翻译
nature原文参考 Silver D, Huang A, Maddison C J, et al. Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search[J]. Nature, 2016, 529(7587):484-489. (从某些大牛的博客中总结过来的,谢谢!)
所属分类:
游戏开发
发布日期:2016-05-13
文件大小:258048
提供者:
dwx953571268
Mastering the game of Go without human knowledge
本文为英文版完整论文。论文摘要翻译:长期以来,人工智能算法的目标就是让机器能够学习,在具有挑战性的专业领域,从婴儿般的状态(没有经验、知识基础)发展到超人类的级别。近期,AlphaGo成为了首个打败人类围棋世界冠军的程序。AlphaGo中的树形检索(tree search)可以利用深度神经网络评估棋局并进行落子,甚至能通过自我对弈实现强化学习(reinforcement learning)。本文(nature24270)介绍一种纯粹基于强化学习的算法,无需人类数据、指导或者超出游戏规则的专业知
所属分类:
机器学习
发布日期:2017-10-19
文件大小:2097152
提供者:
pierian_d
人工智能文献翻译:无需人类知识介入掌握围棋
人工智能的一个远大的目标就是能找到一种算法,它可以在任何全新领域,基于白板而拥有超越人类的理解力和学习能力。
所属分类:
深度学习
发布日期:2017-11-14
文件大小:904192
提供者:
qq_33663395