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刘玥在线观看

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图2:MCTS 使用神经网络 fθ 模拟落子选择的过程示意神经网络使用这个自我对弈的强化学习算法做训练,正如上文介绍,这个算法使用 MCTS 下每一步棋。首先,神经网络使用随机权重 θ0初始化。在随后的每一次迭代中,i ≥ 1,生成自我对弈棋谱(参见图1的a)。在每个时间步长 t,运行一个 MCTS 搜索 πt= αθ(st),使用上一次神经网络 fθi−1迭代的结果,然后根据搜索概率采样下出一步棋。一局棋在第 T 步结束,也就是双方都无法落子,搜索值降低到阈值以下的时候。随后,进行计分,得出奖励 rT ∈ {−1,+1}。

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