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  • 基于GD32F103系列处理器设计的象棋人机对弈程序

    程序:WDX_XQ for GD32F103,V0.1   说明:为GD32F103系列处理器设计的象棋人机对弈程序   程序完全由WDX耗费N久时间所原创,并非移植自其它象棋程序   由于受硬件资

    2019-10-25 10:00

  • AlphaZero如何快速学习每个游戏,如何从随机对弈开始训练

    实际上,国际象棋是计算机科学家很早就开始研究的领域。1997年,深蓝击败了人类国际象棋冠军卡斯帕罗夫,这是一个人工智能的里程碑。此后20年,国际象棋的算法在超越人类后,一直还在不断地进步。

    2018-12-10 16:49

  • 人工智能的进步到底会带我们走向怎样的世界?

    基辛格对人工智能的兴趣始于他了解到一个已经成为Go专家的计算机程序的工作原理。在比国际象棋更复杂的围棋比赛中,基于围棋规则,机器在与自己对弈的实战中来训练自己去掌握游戏;它会从错误中吸取教训,重新定义算法,完美呈现“熟能生巧”。

    2018-07-11 09:38

  • 新时代下的人工智能+围棋会碰撞出什么样的火花?

    围棋被誉为“人类智慧最后的堡垒”,曾任总参办公厅主任的林建超将军组织专门的力量进行核算,得出的结论是,国际象棋的变化量是10的201次方,中国象棋的变化量是10的200次方,围棋的变化量是10的808次方!

    2018-08-19 09:07

  • 人脸识别、语音翻译、无人驾驶...这些高科技都离不开深度神经网络了!

    人工智能如今已渗入到生活中的各个方面。从引人关注的围棋、象棋对手,到手机支付、手机解锁中的人脸识别,都运用了人工智能。

    2018-05-15 17:40

  • 人工智能中计算机视觉技术的历史和现状及未来你了解多少

    自1956年"人工智能"这个概念在第一次人工智能研讨会上被麦肯锡提出以来,人工智能已经走过了63个春秋,在这期间,人工智能经历过繁荣的黄金时代,也经历过低谷。直到1997年,电脑深蓝战胜国际象棋冠军

    2019-05-26 09:27

  • 腾讯微信翻译团队开源的人工智能围棋项目 PhoenixGo

    PhoenixGo 是腾讯微信翻译团队开发的人工智能围棋程序。据介绍,该项目由几名工程师在开发机器翻译引擎之余,基于 AlphaGo Zero 论文实现,做了若干提高训练效率的创新,并利用微信服务器的闲时计算资源进行自我对弈,缓解了 Zero 版本对海量资源的苛刻需求。

    2018-05-15 11:29

  • 为什么AlphaGo调参用贝叶斯优化?手动调参需要8.3天

    在应用贝叶斯优化之前,我们尝试使用网格搜索来调整AlphaGo的超参数。具体来说,对于每个超参数,我们构建了一个有效值网格,并在当前版本v和固定基线v0之间运行自对弈。对于每个值,我们运行了1000局对局。

    2018-12-22 09:57

  • 一种替代性的基于模拟的搜索方法,即策略梯度搜索

    该算法必须对它通过非表格函数逼近器学习的所有内容进行表示,否则它将遇到与MCTS相同的问题。MCTS已经是一种自我对弈强化学习方法,但不能直接使其适应函数逼近,因为UCT公式依赖于基于访问量的探索规则。

    2019-04-29 09:37

  • AI自学就可用更少步数复原任意3阶魔方

    魔术方块是非常有趣的益智玩具,但从难度来说,并不比其他棋类游戏困难,如果人工智能(AI)算法可以在国际象棋或围棋中轻松打败人类,那么复原魔术方块也不是这么困难的事。

    2018-06-22 10:24