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AlphaGo Zero

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AlphaGo Zero

(コンピュータ)

【あるふぁごぜろ】

Google DeepMindが開発した囲碁ソフトウェアの名称。
囲碁のプロ棋士イ・セドルを破ったAlphaGoに100戦全勝する強さを持つ。
AlphaGo Zeroの特徴は教師なし学習であること。従来の囲碁ソフトウェアは人間の棋譜をもとに学習していた（教師あり学習）が、AlphaGo Zeroは人間の打ち筋をまったく知らずに自己対局のみで学習した（教師なし学習）。

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グラフ機械学習と強化学習について•3年前

モンテカルロ木探索についてのまとめ (データ構造とアルゴリズム Advent Calendar 2020)

この記事は「データ構造とアルゴリズム Advent Calendar 2020」20日目の記事です。 19日目は@takilogさん; グラフ上の合流に関する問題とアルゴリズム , 21日目は@tmaeharaさんです。概要木探索と強化学習バンディット問題モデルベース強化学習アルゴリズム評価関数 UCB Crazy Stone AlphaZero MCTS疑似コード Selection: UCB score MuZero その他の応用最後に References 概要モンテカルロ木探索 (MCTS) は、木探索にモンテカルロ (ランダム) 要素を加味した評価関数を用いることで、…

#MCTS#AlphaGo Zero

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831ブックマーク AlphaGo Zeroの論文の要約 : ブログ

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289ブックマーク野狐囲碁 on Twitter: "AlphaGo Zero はゼロから学習し→3時間までは初心者→10時間に基本定石を発見→16時間に小ナダレ定石を学習→19時間で死活、厚みと地の概念を学習→24時間に小目の定石を学習→36時間に星の定石を学習→55時間に人類の理… https://t.co/12EAlIEFCF"

167ブックマーク「３時間目までは初心者→10時間目に基本定石を発見」AlphaGo Zeroの囲碁の学習の仕方がすごすぎてもはや恐怖

147ブックマーク AlphaGo Zero: Starting from scratch

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84ブックマーク AlphaGo Zeroの動作方法と理由 | POSTD

69ブックマーク「AlphaGo Zero」──ビッグデータ不要のAI棋士が自己対局のみで世界最強に

www.itmedia.co.jp

43ブックマーク完全無敵の「AlphaGo Zero」でも使われた「AIによる自己学習」の欠点とは？

31ブックマーク Google DeepMind、AlphaGoに圧勝（100勝0敗）する新たな囲碁AIプログラム「AlphaGo Zero」を発表。囲碁の基礎ルールのみ教え3日間で500万回強化学習

31ブックマーク AlphaGo Zeroの論文を読むその4(自己対局) - TadaoYamaokaの開発日記その3の続き自己対局パイプライン自己対局パイプラインは、3つの主要な部分から構成される。最適化評価自己対局これらは並行で実行される。最適化ミニバッチサイズ：2,048 (32バッチずつ別々のGPUで実行) ミニバッチデータは直近50万の自己対局のすべての局面からランダムでサンプリングモーメントありのSGDで...

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AI活用を考えるブログ•5ヶ月前

グーグルの次世代生成AIモデル「Gemini」

こんばんは。本日はグーグルで次世代生成AIモデルについて解説していただきました。以下AI作成グーグルの次世代生成AIモデル「Gemini」について解説します。 Geminiとはグーグルが開発中のマルチモーダルな生成AIモデルです。マルチモーダルとは、テキストだけでなく、画像や音声など様々なモードのデータを扱えることを意味します。Geminiは、グーグルのAI研究部門であるGoogle DeepMindが手がけており、2023年5月に開催された開発者会議「Google I/O」で初めて紹介されました。 Geminiの特徴は、グーグルが誇る囲碁のAI「AlphaGo」やその発展版「Alph…