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Réseau de neurones vs élagage alpha-bêta Quelles sont les principales différences entre un « réseau neuronal artificiel » et un « élagage alpha-bêta », en termes de fonctionnement ? Quels sont les avantages et les inconvénients de chacun ? Explique comme si j'avais cinq ans.
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L'élagage alpha-bêta est une optimisation de la recherche d'arbres. Les détails sur la façon dont il améliore la recherche arborescente sont assez ennuyeux IMO, fondamentalement c'est l'une de ces choses que vous supposez être boulonnées sur n'importe quelle recherche arborescente sauf indication contraire. Alors, qu'est-ce que la recherche arborescente ? Les arbres sont essentiellement des graphiques. Composé de deux choses, des nœuds et des connexions entre les nœuds. Un nœud est une racine, puis d'autres nœuds sont connectés à la racine. Ensuite, d'autres sont connectés à un nœud parent unique sur la couche ci-dessus. La recherche d'arborescence signifie alors la recherche d'un type spécifique de nœud à partir d'une structure comme celle-ci. Par exemple, vous pouvez voir les positions d'échecs sous forme d'arbres. Si depuis l'ouverture, les blancs déplacent le pion reine deux vers l'avant, c'est un nœud qui est connecté à la racine, la position d'ouverture. Mais vous avez également d'autres nœuds enfants. Par exemple , les blancs auraient aussi pu déplacer un cavalier . Et pour chacun de ces mouvements, il y a une réponse, qui crée un nouveau nœud, et ainsi de suite. Les moteurs d'échecs construisent des arbres comme celui-ci, et essaient d'attribuer à chaque nœud un score, « quelle est la qualité de cette position pour les blancs ? ». La partie de recherche d'arbre consiste alors à trouver le meilleur coup suivant compte tenu de tous les scores des coups. L'élagage alpha-bêta aide spécifiquement à réduire massivement le nombre de nœuds que l'ordinateur doit parcourir. Le réseau de neurones, par contre, n'a rien à voir avec les arbres. NN est simplement une fonction qui a été entraînée. Une fonction a une entrée et une sortie correspondante. Habituellement avec les ordinateurs , si vous avez besoin d' une fonction , comme « dis - moi quelle date on est » , tu l' écris toi - même . Mais parfois, le monde est complexe et il est difficile de trouver un bon moyen d'écrire une fonction qui pourrait, par exemple, prendre un tas de pixels en entrée et vous dire si un chat est représenté dans ces pixels. Ainsi, les réseaux de neurones vous permettent de sauter l'écriture en entraînant la fonction à la place. Vous montrez le tas d'exemples de la fonction et laissez-le essayer de deviner la sortie, puis s'il se trompe, vous corrigez un peu la fonction. Accordez-le. Après des millions d'échantillons, la fonction devrait apprendre en raison d'un réglage constant. En ce qui concerne les jeux de société, il s'avère que cela a vraiment aidé les IA à devenir fortes. Vous souvenez-vous de la partie sur la recherche d'arbres où nous devions attribuer un score à chaque nœud ? Au go, écrire une fonction d'évaluation était difficile, et si les scores étaient faux, l'IA jouerait de mauvais coups. Ainsi, AlphaGo est venu avec une fonction d'évaluation apprise, contrairement à toutes les tentatives précédentes qui avaient utilisé à la place une fonction écrite à la main.