AlphaGo

🧠 AlphaGo的核心技术

  1. 蒙特卡洛树搜索（MCTS）

    • 结合概率模拟与决策树，通过大量随机模拟游戏路径优化策略
    • 📌 深入理解MCTS算法

  2. 深度神经网络（DNN）

  3. 策略网络与价值网络

    • 策略网络预测最佳落子位置（Policy_Network）
    • 价值网络评估当前局面的胜负概率（Value_Network）

🏁 AlphaGo的训练过程

  • 自我对弈（Self-Play）
    • 通过大量对局生成训练数据
    • 使用监督学习优化策略网络
  • 强化学习优化

📈 AlphaGo的突破与影响

  • 2016年击败李世石，标志深度强化学习的里程碑
  • 推动AI在复杂决策场景的应用（如Game_Theory）
  • 📌 AlphaGo后续发展

🧪 延伸实践建议

  1. 尝试复现AlphaGo的简化版本
  2. 研究AlphaZero的通用强化学习框架（AlphaZero）
  3. 探索其他游戏AI案例（如Dota_2、StarCraft_II）

AlphaGo 训练过程

AlphaGo的训练流程图解