정책망은 승리 가능성이 높은 다음 수를 예측하여 검색 범위를 좁히고, 가치망은 트리 탐색의 단계(depth)를 줄여 끝날 때까지 승률을 계산하여 승자를 추정
알고리즘의 핵심은 무한대에 가까운 광범위한 경우의 수를 줄이는 것이다. 알파고는 훈련된 심층신경망(딥 러닝#심층 신경망(Deep Neural Network, DNN))(DNN, Deep Neural Network)이 몬테카를로 트리 탐색(몬테카를로 트리 순회)(MCTS, Monte Carlo Tree Search) 통해 선택지 중 가장 유리한 선택을 하도록 설계되었다. 심층신경망은 정책망(policy network)과 가치망(value network)의 결합에 의해 이루어진다. 정책망은 승리 가능성이 높은 다음 수를 예측하여 검색 범위를 좁히고, 가치망은 트리 탐색의 단계(depth)를 줄여 끝날 때까지 승률을 계산하여 승자를 추정한다. 논문에 따르면 이를 실현하기 위한 기계학습은 여러 계층(layer)으로 디자인된 정책망을 구성하고, 정책망 지도학습(Supervised learning of policy networks), 정책망 강화학습(Reinforcement learning of policy networks), 가치망 강화학습(Reinforcement learning of value networks) 단계를 거친다.
알파고의 심층신경망의 역할을 알려줘
알파고