AlphaGo的技术分析来源：知乎专栏-
远东轶事
作者：田渊栋（微博@远东轶事）
链接：http://zhuanlan.zhihu.com/yuandong/20607684
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作者简介：田渊栋是卡耐基梅隆大学机器人系博士。曾就职于 Google X 部门，目前是 Facebook 的智能围棋 darkforest 的负责人和第一作者。
最近我仔细看了下AlphaGo在《自然》杂志上发表的文章，写一些分析给大家分享。
AlphaGo这个系统主要由几个部分组成：
1、走棋网络（Policy Network），给定当前局面，预测/采样下一步的走棋。/2
2、
快速走子（Fast rollout），目标和1一样，但在适当牺牲走棋质量的条件下，速度要比1快1000倍。
3、
估值网络（Value Network），给定当前局面，估计是白胜还是黑胜。
4、蒙特卡罗树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS)，把以上这三个部分连起来，形成一个完整的系统。
我们的DarkForest和AlphaGo同样是用4搭建的系统。DarkForest较AlphaGo而言，在训练时加强了