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图1:AlphaGo Zero 自我对弈训练的流程:a。 程序自己和自己下棋,标记为s1, 。。。, sT。在每个位置st,一个MCTS αθ被执行(见图2),使用最新的神经网络fθ。每个走子选择的依据是通过MCTS, at ∼ πt计算的搜索概率。最终的位置sT根据游戏规则计算对局的最终胜者z。b。 AlphaGo Zero 中神经网络的训练。该神经网络将棋盘位置st作为输入,与参数θ一起讲它传送到许多的卷积层,并同时输出表示每一走子的概率分布的向量 pt 和一个表示当前玩家在位置 st 上的赢率的标量值 vt。

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