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赵英俊(Enjoy)

赵英俊(Enjoy)

解决方案架构师
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创作文章3

用 AlphaGo Zero 参加阿里巴巴全球调度算法大赛

这篇分享的真正的题目应该是 AlphaGo Zero 设计思路及应用实践(下),看过我[上篇 Chat](http://gitbook.cn/m/mazi/activity/5a76ea6145893f1725c16cee)的同学应该记得我在上次 Chat 的结尾给自己留一个家庭作业,就是要用 AlphaGo Zero 设计思路做一个应用实践解决实际的问题。 这次正好赶上天池阿里巴巴全球调度算法大赛,本着重在参与和一举两得的想法,我发布本次的 Chat。不能保证这个路子能够在天池大赛中取的非常好的成绩,甚至都有不 Work 的可能,但是我愿意尝试一次,尝试着用 AlphaGo Zero 的设计思路解决实际的问题。同时更重要的目的,是想与大家分享 AlphaGo Zero 设计思路的在设计应用实践上的探索过程。 如果不 Work,我也会在这篇 Chat 中分享我设计和实践的思路和过程,如果 Work 的话,我会放出源代码,与大家一起分享。
AlphaGo Zero算法阿里巴巴
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AlphaGo Zero 设计思路及应用实践(上)

本次 Chat 是想通过对 AlphaGo Zero自我对抗学习围棋智能体的设计思路的解析,综述性的与各位分享一下这种以 AlphaGo Zero 为代表的自我对弈、自我学习、自我升级基于深度神经网络的智能化应用系统的设计思路和中心思想,总结出一套让深度学习和神经网络研究者都能够理解和受益的算法设计指导方法论。当然,纯理论的解释和算法公式推到从来不是我的强项,而且这些理论解析和算法推到在网上可以找到很多,而本次的 Chat 还是想从动手实践的方面为大家深度总结和讲解一下如何将这种先进的设计思想应用到实际的业务中。 本次 Chat 重点是在应用实践和解决方案层面的分享,分为上下两篇,上篇是讲AlphaGo Zero的设计思路,下篇是讲应用实践。不会有过多纯理论和算法的推导,建议大家可以提前补充相关的知识。
AlphaGo
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手把手教你写一个中文聊天机器人

借助 TensorFlow 1.0.1,利用 Seq2Seq,使用 Python 3 完成一个中文聊天机器人的设计、训练、在线聊天,支持微信接入。在这次的分享中,没有高深的算法和枯燥难懂的数学公式,更多是从应用的角度,利用当前现有的机器学习平台完成一个中文聊天机器人的设计和实现,让更多人能够体会到人工智能带来的乐趣。该机器人非常适合作为在线客服,在线问答的场景。 过程中,我会深入浅出地讲解相关原理和设计思路、也会详细讲解相关源码设计,最后带领大家一起做一个属于自己的聊天机器人。
机器人
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