Если я правильно понимаю игру, есть доска 19x19. В газете AlphaGo Nature, http://www.nature.com/nature/journal/v529/n7587/full/nature16961.html, упоминается сверточная сеть. Мое понимание сверточных сетей - это примеры распознавания образов. Тогда как можно применить сверточную сеть к этой проблеме? Разве это не перебор, чтобы превратить доску в изображение 19x19?Как используются сверточные сети в AlphaGo?
ответ
Go сильно влияет на шаблоны, и, как вы могли заметить в классификации изображений, сверточные сети хороши в этом.
Вы спрашиваете, есть ли перебор, чтобы сменить бордюр на 19 * 19-образное изображение, я должен признать, что я не пытался создать его изображение, скажем 0 для черного камня, 0,5 без камней и 1 для белого камня и тренировки сети с ним, но я уверен, что он будет работать в некоторой степени.
Вещи более экстремальные, чем это! плата 19 * 19 go преобразуется в тензор 19 * 19 * 48. (в качестве изображения rgb было бы только 19 * 19 * 3) один самолет для черных камней один самолет для белых камней один самолет для пустых пластов и еще 45 самолетов, которые кодируют несколько значений, которые полезны для сети, чтобы знать. (такие вещи, как свобода, atari, вольности после переезда, все они есть в газете, но вы должны знать немного больше о том, чтобы понять их)
это перебор, определенно нет! сверточные сети хорошо разбираются в шаблонах, но для этого им нужна правильная информация. например, ladder невозможно обнаружить в этой сети, так как невозможно получить эту информацию с одной стороны платы на другую и обратно в пределах используемых 13-ти слоев, поэтому некоторые из 48-дюймовых плоскостей используются для передачи информации в сеть если какой-то ход - захват лестницы или движение лестницы.
- 1. Сверточные нейронные сети - несколько каналов
- 2. Сверточные нейронные сети и 3D-изображения
- 3. Сверточные нейронные сети, матрица сверточного (ядра)
- 4. Udacity Deep Learning Сверточные нейронные сети - TensorFlow
- 5. Имеют ли сверточные нейронные сети исчезающий градиент?
- 6. Как работают сверточные матрицы?
- 7. AlphaGo Улучшение себя
- 8. Сверточные нейронные сети: сколько пикселей будет покрываться каждым из фильтров?
- 9. Сверточные нейронные сети с Caffe и НЕГАТИВНЫМИ или ЛОЖНЫМИ ИЗОБРАЖЕНИЯМИ
- 10. Имеет ли сверточные нейронные сети способности локализации на изображения?
- 11. Почему ротационно-инвариантные нейронные сети не используются в победителях популярных конкурсов?
- 12. Как реализовать сверточные нейронные сети с экспоненциальными затухающими скоростями обучения в Keras или Theano
- 13. Использование DL4J для оценки типа изображения, как в AlphaGo
- 14. Как используются нейронные сети, когда количество входов может быть переменным?
- 15. Возможности подключения к сети не используются в полной мере, почему?
- 16. Входные данные для сверточной нейронной сети
- 17. Полностью сверточные ResNets с использованием TF-Slim работают очень медленно
- 18. Как стили используются в CSS
- 19. Как измерить давление в сети?
- 20. Как используются переменные экземпляра?
- 21. Как используются методы делегата
- 22. Как используются технологические крюки
- 23. Как используются слабые массивы?
- 24. Как используются методы?
- 25. Как используются примеры бутстрапов?
- 26. Как настроить кодирование в сети по сети
- 27. Как беспроводной принтер идентифицирует себя в сети?
- 28. как серые изображения узлов в сети vis.js
- 29. Файлы LMDB и то, как они используются для сети глубокого обучения caffe
- 30. Как выставить в сети?