残差策略网络在计算机围棋的应用研究_吴修竹.caj

虽然近年来人工智能技术在各个领域中迅速发展,但是围棋因其自身的复杂度一直以来都是人工智能领域中的难解之题,一直到两三年前,国际学术界仍普遍认为真正解决围棋问题至少需要10到20年的时间。为了解决这一问题,DeepMind公司设计的AlphaGo计算机围棋将卷积神经网络带入到计算机围棋的问题中,通过该方法AlphaGo战胜了代表围棋职业棋手顶尖水平的李世石九段与柯杰九段,宣告了人类真正在人工智能领域上解决了围棋问题,而如何进一步提高计算机围棋棋力成为学者们继续探索的方向。提高计算机围棋棋力的主要方法是提高计算机围棋中卷积神经网络的正确率,但是随着网络层数加深,卷积神经网络会因为网络过于复杂出现过