가치망
question: 심층신경망은 정책망과 무엇의 결합에 의해 이루어지는가?, context: 인공지능의 학습에 있어 데이터와 연산능력 보다 중요시 되는 것이 알고리즘이다. 핵심은 무한대에 가까운 광범위한 경우의 수를 줄이는 것이다. 알파고는 훈련된 심층신경망(DNN, Deep Neural Network)이 몬테카를로 트리 탐색(MCTS, Monte Carlo Tree Search) 통해 선택지 중 가장 유리한 선택을 하도록 설계되었다. 심층신경망은 정책망(policy network)과 가치망(value network)의 결합에 의해 이루어진다. 정책망은 승리 가능성이 높은 다음 수를 예측하여 검색 범위를 좁히고, 가치망은 트리 탐색의 단계(depth)를 줄여 끝날 때까지 승률을 계산하여 승자를 추정한다. 이를 실현하기 위한 기계학습은 여러 계층(layer)으로 디자인된 정책망을 구성하고, 정책망 지도학습, 정책망 강화학습, 가치망 강화학습 단계를 거친다.
심층신경망은 정책망과 무엇의 결합에 의해 이루어지는가?
심층신경망은 정책망(policy network)과 가치망 (value network)
인공지능의 학습에 있어 데이터와 연산능력 보다 중요시 되는 것이 알고리즘이다. 핵심은 무한대에 가까운 광범위한 경우의 수를 줄이는 것이다. 알파고는 훈련된 심층신경망(DNN, Deep Neural Network)이 몬테카를로 트리 탐색(MCTS, Monte Carlo Tree Search) 통해 선택지 중 가장 유리한 선택을 하도록 설계되었다. 심층신경망은 정책망(policy network)과 가치망(value network)의 결합에 의해 이루어진다. 정책망은 승리 가능성이 높은 다음 수를 예측하여 검색 범위를 좁히고, 가치망은 트리 탐색의 단계(depth)를 줄여 끝날 때까지 승률을 계산하여 승자를 추정한다. 이를 실현하기 위한 기계학습은 여러 계층(layer)으로 디자인된 정책망을 구성하고, 정책망 지도학습, 정책망 강화학습, 가치망 강화학습 단계를 거친다.
심층신경망은 정책망(policy network)과 <hl> 가치망 <hl> (value network)
인공지능의 학습에 있어 데이터와 연산능력 보다 중요시 되는 것이 알고리즘이다. 핵심은 무한대에 가까운 광범위한 경우의 수를 줄이는 것이다. 알파고는 훈련된 심층신경망(DNN, Deep Neural Network)이 몬테카를로 트리 탐색(MCTS, Monte Carlo Tree Search) 통해 선택지 중 가장 유리한 선택을 하도록 설계되었다. 심층신경망은 정책망(policy network)과 <hl> 가치망 <hl>(value network)의 결합에 의해 이루어진다. 정책망은 승리 가능성이 높은 다음 수를 예측하여 검색 범위를 좁히고, 가치망은 트리 탐색의 단계(depth)를 줄여 끝날 때까지 승률을 계산하여 승자를 추정한다. 이를 실현하기 위한 기계학습은 여러 계층(layer)으로 디자인된 정책망을 구성하고, 정책망 지도학습, 정책망 강화학습, 가치망 강화학습 단계를 거친다.
인공지능의 학습에 있어 데이터와 연산능력 보다 중요시 되는 것이 알고리즘이다. 핵심은 무한대에 가까운 광범위한 경우의 수를 줄이는 것이다. 알파고는 훈련된 심층신경망(DNN, Deep Neural Network)이 몬테카를로 트리 탐색(MCTS, Monte Carlo Tree Search) 통해 선택지 중 가장 유리한 선택을 하도록 설계되었다. <hl> 심층신경망은 정책망(policy network)과 가치망 (value network) <hl> 의 결합에 의해 이루어진다. 정책망은 승리 가능성이 높은 다음 수를 예측하여 검색 범위를 좁히고, 가치망은 트리 탐색의 단계(depth)를 줄여 끝날 때까지 승률을 계산하여 승자를 추정한다. 이를 실현하기 위한 기계학습은 여러 계층(layer)으로 디자인된 정책망을 구성하고, 정책망 지도학습, 정책망 강화학습, 가치망 강화학습 단계를 거친다.