#바둑

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PAPER

论文评述

PAPER 강화학습 · Planning & Search

AlphaGo Zero: 탐색이 곧 정책 개선 연산자 — 백지에서의 GPI

인간 기보·롤아웃·수작업 특징을 전부 제거하고, 정책과 가치를 겸하는 ResNet 하나와 MCTS만 남긴다. 현재 네트워크로 돌린 MCTS의 착수 분포가 네트워크 자신의 정책보다 항상 강하다는 점을 이용해 "탐색 결과를 지도 신호로 네트워크를 학습 → 강해진 네트워크로 더 강한 탐색"의 self-play 루프를 닫았고, 백지에서 72시간 만에 이세돌을 이긴 버전을 100-0으로 넘어섰다.

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PAPER 강화학습 · Planning & Search

AlphaGo: 학습된 사전으로 폭을, 학습된 평가로 깊이를 자르다

인간 기보로 지도학습한 정책망(탐색 폭 축소)과 self-play 정책 그래디언트로 강화한 정책망이 만든 데이터로 학습한 가치망(탐색 깊이 절단), 그리고 빠른 롤아웃 정책을 비동기 MCTS 하나에 조립한 시스템. 유럽 챔피언 판 후이를 5-0으로 꺾어 "바둑은 10년 이르다"던 예측을 무너뜨렸고, 지도학습·강화학습·탐색이 한 파이프라인으로 통합될 수 있음을 보인 설계도.

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