ALPHAGO输棋分析之四 -- 解决 - Go版

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s***u
发帖数: 80

从训练数据导向的角度，我认为要给机器灌输几十万局棋谱，均是成功打入/破空的，继
续训练Policy Network和Value Network。
这样Policy Network一旦再遇到巨空局面，相当于事先学习到了争夺“焦点在破空/守空
”上，会给出更多的建议招法在这附近。
同时Value Network也学习到了“巨空不保险”的知识。以后给出输赢判断才会更加准确
。
但是这个也要控制好平衡，否则以后ALPHAGO就会放任对手围成巨空。
另外，可能要修改Value Network截断仿真的使用策略。在某些情况下，甚至完全放弃，
因为他一直在给出错误导向的时候太可怕了
（个人认为，在存在没有完全围死的30目以上的巨空，或者没有完全活净的15个子以上
的大龙的时候，要大大减少Value Network的使用频率）。
几十万这样的对局棋谱从哪里来？
为了得到所需要的训练棋谱，需要首先把一只阿发狗改造成‘恨空型’ALPHAGO。
然后找到几十万个有巨空的局面，让ALPHAGO和‘恨空型’ALPHAGO对战。这样形成的对
局谱就可以用来训练两个网络的补丁了。

h*h
发帖数: 27852

好帖，支持马克

，继
守空
准确
弃，

【在 s***u 的大作中提到】

: 从训练数据导向的角度，我认为要给机器灌输几十万局棋谱，均是成功打入/破空的，继
: 续训练Policy Network和Value Network。
: 这样Policy Network一旦再遇到巨空局面，相当于事先学习到了争夺“焦点在破空/守空
: ”上，会给出更多的建议招法在这附近。
: 同时Value Network也学习到了“巨空不保险”的知识。以后给出输赢判断才会更加准确
: 。
: 但是这个也要控制好平衡，否则以后ALPHAGO就会放任对手围成巨空。
: 另外，可能要修改Value Network截断仿真的使用策略。在某些情况下，甚至完全放弃，
: 因为他一直在给出错误导向的时候太可怕了
: （个人认为，在存在没有完全围死的30目以上的巨空，或者没有完全活净的15个子以上

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