Какая архитектура нейронной сети была использована для победы AlphaGo?

Для победы AlphaGo была использована комбинированная архитектура нейронной сети. Система AlphaGo была разделена на две основные компоненты: нейросетевую сеть политик и нейросетевую сеть оценки.

Нейросетевая сеть политик, известная также как "политика", была обучена предсказывать вероятности ходов, которые могут быть сделаны на игровом поле. Это позволяло AlphaGo выбирать наилучшие ходы в своих играх. Сеть политики обучалась с использованием обучающей выборки, созданной из партий профессиональных игроков.

Нейросетевая сеть оценки была обучена оценивать позиции в игре и предсказывать вероятность победы для каждой из сторон. Она анализировала текущее состояние игры и давала оценку ее перспективам. Сеть оценки также использовалась для оптимизации выбора ходов и вычисления вознаграждений.

Комбинируя предсказания нейросетевой сети политик и нейросетевой сети оценки, AlphaGo могла принимать решения на основе стратегического планирования и интуиции, что привело к ее успеху в соревнованиях против профессиональных игроков.