由买买提看人间百态

boards

本页内容为未名空间相应帖子的节选和存档,一周内的贴子最多显示50字,超过一周显示500字 访问原贴
Go版 - 阿发狗片面追求胜率
相关主题
阿法狗下围棋离人类还差的远说说我眼中阿尔法的棋力
猜一下几个AlphaGo崩了的原因阿法狗第二局最令人震惊的地方在于
第三局估计也没啥可看了阿发狗证明了天才和疯子就一尺之遥
我以前提到过阿法狗应该有更灵活的用时策略樊麾要S B了吧?
计算机怎么放大招?如果再来一盘执白对阿发狗
神经网络的结构决定了他的极限zt【FACEBOOK 围棋软件专家 田渊栋博士对 第四盘 分析】
从第四盘棋看狗狗的弱点Facebook’s AI tech mimics how humans learn
锵锵请的港大计算机系主任不懂啊Nature重磅封面:谷歌人工智能击败欧洲围棋冠军
相关话题的讨论汇总
话题: 胜率话题: 盘面话题: 片面追求话题: 发狗话题: 一步棋
进入Go版参与讨论
1 (共1页)
p********e
发帖数: 6030
1
而不看盘面,一步棋胜率90%赢20目,另一步棋95%但只赢1目,就会走后一步,其实风
险反而可能更大。前一种走法可能如果被人抓住10%,由于盘面占优,胜率可能也不会
下降太多,而后一种一旦被人抓住那5%,胜率可能骤降。所以要么加一点盘面的权重,
或者考虑一下对手应手之后的胜率变化,可以很大程度上避免遭到神之一手。电脑似乎
胜率一旦落后,似乎无法分辨各种烂手哪个更烂于是一通乱下,所以要极力避免这种情
况出现。
r******i
发帖数: 1445
2
同意你说的
只是从训练神经网络的角度讲,胜负很容易判断,但胜几个就难一些(比如很多棋谱是
中盘胜,算胜几个合适?)
O**l
发帖数: 12923
3
每一步都有胜率
对手也有胜率
minimax tree的原理

【在 p********e 的大作中提到】
: 而不看盘面,一步棋胜率90%赢20目,另一步棋95%但只赢1目,就会走后一步,其实风
: 险反而可能更大。前一种走法可能如果被人抓住10%,由于盘面占优,胜率可能也不会
: 下降太多,而后一种一旦被人抓住那5%,胜率可能骤降。所以要么加一点盘面的权重,
: 或者考虑一下对手应手之后的胜率变化,可以很大程度上避免遭到神之一手。电脑似乎
: 胜率一旦落后,似乎无法分辨各种烂手哪个更烂于是一通乱下,所以要极力避免这种情
: 况出现。

p********e
发帖数: 6030
4
就是要避免对方有胜率骤升的应手,即使这一步对自己而言胜率最高。

【在 O**l 的大作中提到】
: 每一步都有胜率
: 对手也有胜率
: minimax tree的原理

O**l
发帖数: 12923
5
对方胜率越高 算的越多 这个分支不选概率越小
MCT的理论上只要simulation足够可以算到所有盲点

【在 p********e 的大作中提到】
: 就是要避免对方有胜率骤升的应手,即使这一步对自己而言胜率最高。
b*******8
发帖数: 37364
6
要评估方差吧?1目的那个稍微偏一下就翻转了

【在 p********e 的大作中提到】
: 而不看盘面,一步棋胜率90%赢20目,另一步棋95%但只赢1目,就会走后一步,其实风
: 险反而可能更大。前一种走法可能如果被人抓住10%,由于盘面占优,胜率可能也不会
: 下降太多,而后一种一旦被人抓住那5%,胜率可能骤降。所以要么加一点盘面的权重,
: 或者考虑一下对手应手之后的胜率变化,可以很大程度上避免遭到神之一手。电脑似乎
: 胜率一旦落后,似乎无法分辨各种烂手哪个更烂于是一通乱下,所以要极力避免这种情
: 况出现。

1 (共1页)
进入Go版参与讨论
相关主题
Nature重磅封面:谷歌人工智能击败欧洲围棋冠军计算机怎么放大招?
技术贴(懂围棋的请进)神经网络的结构决定了他的极限
阿发狗疯了。从第四盘棋看狗狗的弱点
阿尔法最大的困难还是局面评估锵锵请的港大计算机系主任不懂啊
阿法狗下围棋离人类还差的远说说我眼中阿尔法的棋力
猜一下几个AlphaGo崩了的原因阿法狗第二局最令人震惊的地方在于
第三局估计也没啥可看了阿发狗证明了天才和疯子就一尺之遥
我以前提到过阿法狗应该有更灵活的用时策略樊麾要S B了吧?
相关话题的讨论汇总
话题: 胜率话题: 盘面话题: 片面追求话题: 发狗话题: 一步棋