AlphaGo能耗解析:巨大挑战与深度学习应用
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更新于2024-07-10
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本资源是一份关于AlphaGo技术的深入浅出的PPT,由宗志辉在2017年7月19日呈现,针对的是人工智能领域的围棋AI研究。报告围绕AlphaGo的原理、系统结构、基本工作原理以及其背后的关键技术进行了详尽探讨。
首先,报告从背景介绍开始,指出围棋作为一项复杂的游戏,具有庞大的搜索空间,因为它是NP-hard问题,这意味着计算所有可能的走法几乎是不可能的,其搜索空间高达250150。早期的围棋AI依赖于围棋规则和历史棋谱,而随着技术发展,如蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search, MCTS)的应用,AI能力得到了显著提升。
AlphaGo的核心技术之一是深度学习,特别是深度神经网络,它试图通过学习一个更合适的函数来模拟人类决策过程。深度学习涉及三个关键步骤:定义函数集,评估函数拟合优度,以及选择最佳函数。神经网络作为深度学习的基础,其结构设计对于性能至关重要,深度学习意味着多层隐藏节点,允许模型处理复杂的数据模式。
报告还讨论了训练方式,分为监督学习、无监督学习和半监督学习,以及强化学习。监督学习依赖于有标记的数据,用于训练模型预测正确答案;无监督学习则主要用于数据的自我组织和发现潜在结构;半监督学习则是两者结合,部分数据有标记,部分无标记;强化学习则是通过试错学习,通过奖励或惩罚调整策略,适用于需要动态决策的环境,如AlphaGo的围棋游戏。
值得注意的是,整个过程中提到的能量消耗巨大,这反映出围棋AI的计算需求极高,特别是搜索算法的运行对硬件资源有着极高的要求。为了优化效率,研究人员需要不断尝试不同的网络结构和训练方法,结合直觉和经验进行调整。
这份PPT提供了一个全面的视角,深入剖析了AlphaGo如何利用深度学习和强化学习等技术,在围棋这样复杂的游戏领域取得突破,同时也揭示了其背后的技术挑战和优化路径。
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2023-06-01 上传
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2023-09-06 上传
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