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AlphaGo的神奇全靠它，詳解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)!

云知道

01、Alphago在不被看好的情況下，以4比1擊敗了圍棋世界冠軍李世石，令其名震天下 。隨著AlphaGo知名度的不斷提高 ， 人們不禁好奇，究竟是什么使得AlphaGo得以戰(zhàn)勝人類(lèi)大腦？AlphaGo的核心依托——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 。

AlphaGo的神奇全靠它，詳解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)!


什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(動(dòng)物的中樞神經(jīng)系統(tǒng)，特別是大腦)的結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學(xué)模型或計(jì)算模型 。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量的人工神經(jīng)元聯(lián)結(jié)進(jìn)行計(jì)算 。大多數(shù)情況下人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能在外界信息的基礎(chǔ)上改變內(nèi)部結(jié)構(gòu)，是一種自適應(yīng)系統(tǒng) ?，F(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種非線性統(tǒng)計(jì)性數(shù)據(jù)建模工具，常用來(lái)對(duì)輸入和輸出間復(fù)雜的關(guān)系進(jìn)行建模，或用來(lái)探索數(shù)據(jù)的模式 。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種運(yùn)算模型，由大量的節(jié)點(diǎn)（或稱(chēng)“神經(jīng)元” ， 或“單元”）和之間相互聯(lián)接構(gòu)成 。每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一種特定的輸出函數(shù)，稱(chēng)為激勵(lì)函數(shù) 。每?jī)蓚€(gè)節(jié)點(diǎn)間的連接都代表一個(gè)對(duì)于通過(guò)該連接信號(hào)的加權(quán)值，稱(chēng)之為權(quán)重，這相當(dāng)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的記憶 。網(wǎng)絡(luò)的輸出則依網(wǎng)絡(luò)的連接方式，權(quán)重值和激勵(lì)函數(shù)的不同而不同 。而網(wǎng)絡(luò)自身通常都是對(duì)自然界某種算法或者函數(shù)的逼近，也可能是對(duì)一種邏輯策略的表達(dá) 。
例如，用于手寫(xiě)識(shí)別的一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是被可由一個(gè)輸入圖像的像素被激活的一組輸入神經(jīng)元所定義的 。在通過(guò)函數(shù)（由網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)者確定）進(jìn)行加權(quán)和變換之后，這些神經(jīng)元被激活然后被傳遞到其他神經(jīng)元 。重復(fù)這一過(guò)程，直到最后一個(gè)輸出神經(jīng)元被激活 。這樣決定了被讀取的字 。
它的構(gòu)筑理念是受到人或其他動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能的運(yùn)作啟發(fā)而產(chǎn)生的 。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常是通過(guò)一個(gè)基于數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)類(lèi)型的學(xué)習(xí)方法得以?xún)?yōu)化 ， 所以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的一種實(shí)際應(yīng)用，通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)學(xué)方法我們能夠得到大量的可以用函數(shù)來(lái)表達(dá)的局部結(jié)構(gòu)空間，另一方面在人工智能學(xué)的人工感知領(lǐng)域，我們通過(guò)數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的應(yīng)用可以來(lái)做人工感知方面的決定問(wèn)題(也就是說(shuō)通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠類(lèi)似人一樣具有簡(jiǎn)單的決定能力和簡(jiǎn)單的判斷能力)，這種方法比起正式的邏輯學(xué)推理演算更具有優(yōu)勢(shì) 。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)能夠?qū)W習(xí)，能夠總結(jié)歸納的系統(tǒng)，也就是說(shuō)它能夠通過(guò)已知數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)運(yùn)用來(lái)學(xué)習(xí)和歸納總結(jié) 。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)對(duì)局部情況的對(duì)照比較（而這些比較是基于不同情況下的自動(dòng)學(xué)習(xí)和要實(shí)際解決問(wèn)題的復(fù)雜性所決定的） ， 它能夠推理產(chǎn)生一個(gè)可以自動(dòng)識(shí)別的系統(tǒng) 。與之不同的基于符號(hào)系統(tǒng)下的學(xué)習(xí)方法，它們也具有推理功能，只是它們是建立在邏輯算法的基礎(chǔ)上，也就是說(shuō)它們之所以能夠推理，基礎(chǔ)是需要有一個(gè)推理算法則的集合 。
2AlphaGo的原理回頂部
AlphaGo的原理
首先 ， AlphaGo同優(yōu)秀的選手進(jìn)行了150000場(chǎng)比賽，通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)找到這些比賽的模式 。然后通過(guò)總結(jié)，它會(huì)預(yù)測(cè)選手在任何位置高概率進(jìn)行的一切可能 。AlphaGo的設(shè)計(jì)師通過(guò)讓其反復(fù)的和早期版本的自己對(duì)戰(zhàn)來(lái)提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使其逐步提高獲勝的機(jī)會(huì) 。
從廣義上講，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)非常復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型，通過(guò)對(duì)其高達(dá)數(shù)百萬(wàn)參數(shù)的調(diào)整來(lái)改變的它的行為 。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的意思是，電腦一直持續(xù)對(duì)其參數(shù)進(jìn)行微小的調(diào)整 ， 來(lái)嘗試使其不斷進(jìn)行微小的改進(jìn) 。在學(xué)習(xí)的第一階段 ， 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高模仿選手下棋的概率 。在第二階段，它增加自我發(fā)揮，贏得比賽的概率 。反復(fù)對(duì)極其復(fù)雜的功能進(jìn)行微小的調(diào)整，聽(tīng)起來(lái)十分瘋狂，但是如果有足夠長(zhǎng)的時(shí)間，足夠快的計(jì)算能力，非常好的網(wǎng)絡(luò)實(shí)施起來(lái)并不苦難 。并且這些調(diào)整都是自動(dòng)進(jìn)行的 。

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