阿尔法狗用了哪些核心算法
阿尔法狗的核心算法主要包括以下几个部分：
1. 深度学习：阿尔法狗使用了基于深度学习的神经网络，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的变种。这些神经网络被训练来模拟人类棋手的策略，以在围棋游戏中进行预测和决策。
2. 蒙特卡罗树搜索（MCTS）：阿尔法狗使用了蒙特卡罗树搜索算法，该算法结合了深度学习和人工智能技术，以在复杂游戏中进行搜索和决策。MCTS通过模拟人类棋手的思考过程，逐步构建出一种近似最优解的策略。
3. 策略网络和值网络：阿尔法狗使用了策略网络和值网络两种神经网络。策略网络负责预测下一步棋子移动后的对局结果和对手的下一步行动，而值网络则负责评估当前局势下的最优棋步。这两者相互协作，共同完成了阿尔法狗的核心算法。
4. 梯度下降：阿尔法狗使用了梯度下降的方法，通过使loss值向当前点对应梯度的反方向不断移动，来降低loss。
5. 深度残缺学习：阿尔法狗采用了深度残缺学习的技术，通过这种方法，神经网络可以更快地学习和优化，从而提高决策速度和准确性。
