AlphaGo Zero 引起巨大社会轰动 只告诉机器围棋的基本规则，但是不告诉它人类摸索了上千年才总结出来的定式等围棋战术，让机器完全依靠自学，打败人类。这个题目不仅新鲜，而且热辣。 上周 DeepMind AlphaGo 人工智能围棋团队的一篇新论文，题目是“Mastering the Game of Go without Human Kno
Alpha Go详细梳理知乎-机器学习前言-13-Alpha Go】最近又回顾了一下之前经典的AlphaGo，有一种温故知新的感觉，在这里再记录下最新的想法。Silver et al_2016_Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search_Nature背景在AlphaGo出现前，传统的电脑围棋策略是通过一种称为
文章目录AI小知识系列--第一节1、神经网络反向传播公式推导2、Batch Normalization的反向传播过程3、sigmoid的导数最大为0.254、Softmax？Hardmax？5、bagging vs boosting6、Batch-normalization与Layer-normalization7、Normalization为什么会奏效8、鲁棒性vs泛化能力9、numpy实现卷
