คำถามติดแท็ก efficiency

AlphaGo Zeroมีการปรับปรุงหลายอย่างเมื่อเทียบกับรุ่นก่อน รายละเอียดทางสถาปัตยกรรมของ Alpha Go Zero สามารถดูได้ในเอกสารสูตรนี้ การปรับปรุงอย่างใดอย่างหนึ่งคือการใช้เครือข่ายประสาทเดี่ยวที่คำนวณความน่าจะเป็นในการย้ายและค่าสถานะในเวลาเดียวกันในขณะที่รุ่นเก่าใช้เครือข่ายประสาทสองแยก มันแสดงให้เห็นว่าเครือข่ายประสาทที่ผสานมีประสิทธิภาพมากขึ้นตามเอกสาร: มันใช้เครือข่ายประสาทเทียมเดียวมากกว่าสองเครือข่าย AlphaGo เวอร์ชันก่อนหน้านี้ใช้ "นโยบายเครือข่าย" เพื่อเลือกการเล่นครั้งต่อไปและ "เครือข่ายค่า" เพื่อทำนายผู้ชนะของเกมจากแต่ละตำแหน่ง สิ่งเหล่านี้รวมอยู่ใน AlphaGo Zero เพื่อให้สามารถฝึกอบรมและประเมินผลได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น นี้ดูเหมือนง่าย counter กับผมเพราะจากมุมมองการออกแบบซอฟต์แวร์นี้ละเมิดหลักการแยกของความกังวล นั่นเป็นเหตุผลที่ฉันสงสัยว่าทำไมการผสานนี้ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประโยชน์ เทคนิคนี้ - การรวมงานที่แตกต่างกันในโครงข่ายประสาทเทียมเดียวเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ - สามารถนำไปใช้กับเครือข่ายประสาทอื่น ๆ โดยทั่วไปหรือต้องใช้เงื่อนไขบางอย่างในการทำงานหรือไม่?

10 neural-networks  comparison  architecture  alphago-zero  efficiency