深度学习与围棋
马克斯·帕佩拉 凯文·费格森
940人在读
31万字总字数
¥63.36定价
马克斯·帕佩拉 凯文·费格森
这是一本深入浅出且极富趣味的深度学习入门书。本书选取深度学习近年来最重大的突破之一 AlphaGo，将其背后的技术和原理娓娓道来，并配合一套基于BetaGo的开源代码，带领读者从零开始一步步实现自己的“AlphaGo”。本书侧重实践，深入浅出，庖丁解牛般地将深度学习和AlphaGo这样深奥的话题变得平易近人、触手可及，内容非常精彩。 全书共分为3个部分：第一部分介绍机器学习和围棋的基础知识，并构建一个最简围棋机器人，作为后面章节内容的基础；第二部分分层次深入介绍AlphaGo背后的机器学习和深度学习技术，包括树搜索、神经网络、深度学习机器人和强化学习，以及强化学习的几个高级技巧，包括策略梯度、价值评估方法、演员-评价方法 3 类技术；第三部分将前面两部分准备好的知识集成到一起，并最终引导读者实现自己的AlphaGo，以及改进版AlphaGo Zero。读完本书之后，读者会对深度学习这个学科以及AlphaGo的技术细节有非常全面的了解，为进一步深入钻研AI理论、拓展AI应用打下良好基础。本书不要求读者对AI或围棋有任何了解，只需要了解基本的Python语法以及基础的线性代数和微积分知识。
本书的基础是AlphaGo和AlphaGo Zero的论文，通过极大的简化，突出了对于卷积神经网络和强化学习的使用，而去掉了并行化和GPU计算等等方面的优化的内容。书籍翻译通顺，只有极个别部分令人费解，总的来说质量还是相当高。但是微信读书对于数学公式的排版简直不敢恭维，效果很差。这本书代码讲解很详细，从0开始实现一个围棋ai程序，这是本书的优势。但是对于全面学习深度学习来说，这本书所涉及的内容就不够了。适合对AlphaGo和深度学习感兴趣的同学阅读。
几乎都在讲machine，几乎看不到什么围棋布局、下法，还是在讲机器，人工智能，围棋只是润饰词
第一遍读完了，软件也开始试操作。读书笔记如下： https://zhuanlan.zhihu.com/p/713345132?utm_psn=1812092197895532544
非常好的深度学习入门，围棋规则和技巧是需要机器自己学习的，这才叫人工智能；因此不需要深入说明围棋技巧