这里的NN算法并不是alphazero(象棋的GGzero)这种纯神经网络算法,而是在传统的估值函数上加上了激发神经元的权重。一开始来源于将棋软件。

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这里的NN算法并不是alphazero(象棋的GGzero)这种纯神经网络算法,而是在传统的估值函数上加上了激发神经元的权重。一开始来源于将棋软件。将棋软件基本上是抄stockfish,例如Yaneruaou和Kristalwenzen,但从elmo开始,增加了预先训练的估值神经元,例如将棋是324个神经元,计算分值函数的时候把神经元网络给出的权重作用上。在今年8月份,stockfish正式把NNUE引入了体系,直接提高elo约120分。在最近结束的TCEC 19赛季superfinal上,更是以57.5-42.5大比分战胜LeelaChessZero(即alphazero的开源复刻版)。某些象棋软件也在最近加入了这样的功能(反正stockfish是开源的,直接抄来就完事)。结论是实践已经证明了传统分值函数+NN权重远好于单独的分值函数或蒙卡+卷积网络

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