AlphaGo Zero的棋盘评估函数使用多个时间步作为输入…为什么?

根据AlphaGo备忘单,AlphaGo Zero使用连续棋盘配置序列来编码其游戏状态

理论上,所有必要的信息都包含在最新的状态中,但他们还是包括了之前的7个配置。

他们为什么选择引入如此多的复杂性?

他们在倾听什么?

AlphaGoZero

游戏状态


回答:

唯一的原因是,在所有游戏中——围棋、国际象棋和将棋——都存在重复规则。这意味着,仅从当前的棋盘位置无法完全观察到游戏。换句话说,可能有两个相同的局面却有两种非常不同的评估。例如,在一个围棋局面中可能有一个获胜的走法,但在另一个相同的围棋局面中,这个走法要么是非法的,要么在可能获胜的连续走法中的下几个走法会导致非法局面。

你可以尝试只输入当前的棋盘位置,并仅在树中处理重复情况。但我认为这样做会更弱,因为在某些情况下评估函数会出错,如果那部分树枝没有被深入探索以纠正问题,就会导致视界效应。

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