This HTML5 document contains 67 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

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AlphaZero（アルファゼロ）は、DeepMindによって開発されたコンピュータプログラムである。汎化されたAlphaGo Zeroのアプローチを使用している。 2017年12月5日、DeepMindチームはAlphaGo Zeroのアプローチを汎化したプログラムであるAlphaZeroの論文をarXiv上で発表した。AlphaZeroは、24時間以内にチェス、将棋、囲碁の世界チャンピオンプログラムであるStockfish、elmo、3日間学習させたAlphaGo Zeroを破るレベルに達した。具体的には、2時間で将棋、4時間でチェスの最高峰のAIに勝利し、AlphaGo Zeroも8時間で上回った。 AlphaZeroは、オープニングブック（序盤定跡データベース）とエンドゲームの表（終盤を解析したデータベース）を参照せずに、4時間の自己対戦だけでStockfishを凌駕した。 それまでチェスおよび将棋のAIで一般的であったアルファ・ベータ探索ではなく、囲碁AIで成功を収めたモンテカルロ木探索（モンテカルロ法の応用）とディープラーニングをこれらのゲームに対して適用しても強いAIが作れることを実証した。
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AlphaZero（アルファゼロ）は、DeepMindによって開発されたコンピュータプログラムである。汎化されたAlphaGo Zeroのアプローチを使用している。 2017年12月5日、DeepMindチームはAlphaGo Zeroのアプローチを汎化したプログラムであるAlphaZeroの論文をarXiv上で発表した。AlphaZeroは、24時間以内にチェス、将棋、囲碁の世界チャンピオンプログラムであるStockfish、elmo、3日間学習させたAlphaGo Zeroを破るレベルに達した。具体的には、2時間で将棋、4時間でチェスの最高峰のAIに勝利し、AlphaGo Zeroも8時間で上回った。 AlphaZeroは、オープニングブック（序盤定跡データベース）とエンドゲームの表（終盤を解析したデータベース）を参照せずに、4時間の自己対戦だけでStockfishを凌駕した。 それまでチェスおよび将棋のAIで一般的であったアルファ・ベータ探索ではなく、囲碁AIで成功を収めたモンテカルロ木探索（モンテカルロ法の応用）とディープラーニングをこれらのゲームに対して適用しても強いAIが作れることを実証した。
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