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好險還懂得一些不然現在電腦實在太多了都不知道要怎麼挑
現在就來說說 購買【i-Rocks】IRK76M RGB機械鍵盤-黑(降噪青軸)的心路歷程
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也是因為是在網路上販售並沒有在實體店面沒有那些人事費用價格就可以直接回饋價格給網民
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【i-Rocks】IRK76M RGB機械鍵盤-黑(降噪青軸)
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28天自制你的AlphaGo（四）：結合強化學習與深度學習的Policy Gradient（左右互搏自我進化的基礎）
28天自制你的AlphaGo（四）：結合強化學習與深度學習的Policy Gradient（左右互搏自我進化的基礎）
雷鋒網(公眾號：雷鋒網)註：本文作者彭博，Blink·稟臨科技聯合創始人。文章由雷鋒網整理自作者知乎專欄，獲授權發佈。
本篇提前回答一個大傢經常問的問題：強化學習在 AlphaGo 中究竟是怎麼用的？比如說，SL策略網絡，是怎麼變成 RL 策略網絡的？
| Policy Gradient：簡單而有效
很有意思的是，很少見到有人回答上述問題（可能是因為 AlphaGo 論文在此寫得很簡略）。其實，這個問題的答案特別簡單：
如果我贏瞭棋，就說明這次我選擇的策略是正確的。所以可以對於這次所經歷的每一個局面，都加強選擇這局的走法的概率。
如果我輸瞭棋，就說明這次我選擇的策略是錯誤的。所以可以對於這次所經歷的每一個局面，都減少選擇這局的走法的概率。
舉個例子，比如說電腦左右互搏，黑棋開局走星位，白棋回應走小目，最後白棋輸瞭，那麼黑棋就加強開局走星位的概率（以及後續的每一步選擇這局的走法的概率），白棋就減少在黑棋開局走星位的情況下走小目的概率（以及後續的每一步選擇這局的走法的概率）。
等一下，這裡好像有問題。這是不是太傻瞭？也許白棋並不是敗在開局，而是敗在中盤的某一步？也許黑棋並不是真的這次走對瞭策略，而是白棋看漏瞭一步（而且白棋如果走對是可以贏的）？
以上說的很正確。但是，反過來想，如果黑棋的走法可以讓白棋後面打勺的概率增加，那也不錯啊。另一方面，如果白棋發現自己目前的策略容易進入自己不容易掌握的局面，那麼盡管確實可能有完美的招數隱藏在裡面，那白棋也不妨一開始就去避免這種局面吧。而且，勝和負的影響可以相互抵消，所以在經過大量對局後，這個過程是比較穩定的。比如說如果某個開局的後續勝率經統計是50%，那它就不會被改變；但如果不是50%，這種改變就有一定道理。
這個過程，有點像人類棋手的“找到適合自己的棋風”的過程。毫無疑問，現在的 AlphaGo 已經找到瞭十分適合自己的棋風，它確實是會揚長避短的。
以上是最簡單的 Policy Gradient 的例子，它的問題是有可能陷入局部的最優（對付自己有效，不代表對付其他人有效），因此 AlphaGo 論文中會建立一個對手池（包括整個進化過程中形成的所有策略），保證新策略盡量對於不同對手都有效。在這個基礎上，可以做各種各樣的改進，例如配合未來的價值網絡，更清楚地看到自己的敗著在哪裡，而不是傻傻地把所有概率都同樣修改 。
| Deepmind 的相關研究
其實 Deepmind 自創始以來就在做類似的研究，在此簡單說說。經典的一系列論文是學會玩 Atari 遊戲：
Playing Atari with Deep Reinforcement Learning
Human-level control through deep reinforcement learning
例如最經典的 Pong：
這裡也有一個策略網絡，它輸入的是目前的屏幕圖像（實際上要輸入幾幅圖像，或者前後兩幅圖像的差，用於判斷運動情況），輸出的是此時應該往上移動的概率。用這裡所說的訓練方法就可以讓它無師自通，自己學會玩遊戲，最終達到相當高的水準（可以想象，這個學習過程會比較慢）。
但是如果我們仔細想想，這個辦法恐怕很難自己學會玩好星際！一個重要原因是星際的決策中有太復雜的“層次結構”。因此盡管 Deepmind 此前說星際是下一個目標，目前我們尚未看到 Deepmind 在這方面發表的進展。如果真的成功實現，將是相當大的成就。
最後，如果對於這方面感興趣，這是一篇很好的介紹：
Deep Reinforcement Learning: Pong from Pixels
相關閱讀：
28 天自制你的 AlphaGo（一）
28 天自制你的 AlphaGo（二）：訓練策略網絡，真正與之對弈
28天自制你的AlphaGo（三）：對策略網絡的深入分析以及它的弱點所在
雷鋒網版權文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
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雷鋒網(公眾號：雷鋒網)註：本文作者彭博，Blink·稟臨科技聯合創始人。文章由雷鋒網整理自作者知乎專欄，獲授權發佈。
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