报名 | AlphaGo Zero是如何实现无师自通的？

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Google DeepMind 团队在 Nature 上发表的最新论文，阐述了新版 AlphaGo 是如何从空白状态学起，不使用任何人类棋谱，通过自对弈强化学习，仅用 3 天训练时间就以 100:0 击败了上一版本的 AlphaGo，并用 21 天达到 AlphaGo Master 水平。

AlphaGo Zero 的核心在于强化学习下的自我博弈。本期论文共读，我们邀请到 深入浅出看懂 AlphaGo Zero 一文的作者，圣何塞州立大学研究生刘遥行，带大家揭秘 AlphaGo 的前世今生。

论文介绍

Mastering the Game of Go without Human Knowledge

@PaperWeekly 推荐

#Deep Reinforcement Learning

DeepMind 最新成果，无师自通下围棋。

论文链接

http://www.paperweekly.site/papers/942

嘉宾介绍

 

刘遥行，圣何塞州立大学研究生，幕布（mubu.com）实习生，关注人工智能和现实生活的工业结合、人工智能和区块链技术的联合应用。

     论文共读     

 AlphaGo Zero 是如何实现无师自通的？

AlphaGo Zero

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活动形式：语音直播

 

 活动时间 

10 月 29 日（周日）13:00-14:15

45 min 串讲 + 30 min 讨论

* 请在活动开始前完成论文精读

 

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往期回顾

 

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