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怎样三天训练出AI围棋大师?教你AlphaGo Zero的3个trick

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 过去一年,AI领域最exciting的进展可能要数AlphaGo的不断进步。AlphaGo Zero不仅提出了新的网络架构,也带来了一些新的神经网络训练技巧。 虽然DeepMind发表了论文,并在Reddit论坛上进行了一次公开答疑,后来还有人将AlphaGo Zero的算法实现了出来,但如何训练?其中有哪些trick? 发表在HackerNoon上的一篇最新博客文章做出了直观的解读: 先从AlphaGo各个版本一脉相承的两种方法说起:一是前瞻的蒙特卡洛树搜索,二是凭“直觉”来对落子位置进行评估,也就是DeepMind所说的策略网络和价值网络。这两种方法结合起来,构成了每一版AlphaGo的核心。 从更高的层面讨论,AlphaGo Zero的工作方式和AlphaGo差不多,它们都使用了基于MCTS

塑数据库格局,阿里云发布模块化数据库Redis 4.0

17日,阿里云宣布推出全新一代模块化数据库—Redis 4.0版,重塑了数据库格局。据介绍,全新模块化数据库,打破了云数据库Redis键值存储的固化领域,同时基于硬件升级和架构优化,使其性能相比之前得到了300%的提升。阿里云云数据库技术总监蔡松露认为,传统的数据库行业定律已经被打破,融合式、兼容并蓄的数据库,将是未来行业发展的一大趋势。 具体来看,基于模块化理念所诞生的Redis 4.0版,丰富了自身在各类业务场景的使用方式,使得数据库第一次有了“集装箱”的能力。在此前需要多种类型数据库支持的功能,在模块化的Redis中,用户都可以通过“集装箱”,将Redis先前所不支持的能力融合进来。对搜索、地理定位、时序、机器学习等场景将实现更为便捷的数据存储,构建更为多元化、立体化的数据库使用方式。 性能方面,阿里云Redis

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