用于国际象棋的神经网络

AlphaZero、Leela Chess Zero 和 Stockfish NNUE 彻底改变了计算机国际象棋。本书完整介绍了此类引擎的技术内部机制。全书分为四个主要章节——不包括第1章（引言）和第6章（结论）：第2章介绍神经网络，涵盖用于构建诸如 AlphaZero 所用深度网络的所有基本构件。内容包括感知机、反向传播与梯度下降、分类、回归、多层感知机、向量化技术、卷积网络、压缩激励网络、全连接网络、批量归一化与修正线性单元、残差层、过拟合与欠拟合。第3章介绍国际象棋引擎所用的经典搜索技术以及 AlphaZero 所用的搜索技术。内容包括极小化极大、alpha-beta 搜索和蒙特卡洛树搜索。第4章展示现代国际象棋引擎的设计。除开创性的 AlphaGo、AlphaGo Zero 和 AlphaZero 外，我们还涵盖 Leela Chess Zero、Fat Fritz、Fat Fritz 2 以及高效可更新神经网络（NNUE）和 Maia。第5章关于实现一个微型化的 AlphaZero。以国际象棋的极简版本 Hexapawn 为例。Hexapawn 通过极小化极大搜索求解，并生成用于监督学习的训练位置。随后作为对比，实现了类 AlphaZero 的训练循环，其中训练通过自对弈结合强化学习完成。最后，比较了类 AlphaZero 训练与监督训练。