阿爾法演算法
『壹』 T0和日內阿爾法的區別是什麼
股票阿爾法，簡單地說，股票超額收益是指基金管理人在投資過程中獲得的實際收益超過因承擔相應風險而獲得的相應預期收益的部分。它是與基金經理業績直接相關的回報。
T0是一個證券交易系統。T0交易是指在證券交易當日辦理證券和價格清算結算手續的交易系統。一般來說，當日買入的證券可以在當日賣出。T0交易在中國證券市場已經實施，因為它太過投機性。為確保證券市場的穩定，中國上海證券交易所和深圳證券交易所對股票和基金交易實行T1交易模式。也就是說，當天買入的股票要到下一個交易日才能賣出。同時，資金仍執行t0，即當日返還的資金可立即使用。上海期貨交易所鋼材期貨交易實行t0交易模式。目前，我國股票市場實行T1清算制度，期貨市場實行t0清算制度
『貳』 阿爾法狗的核心演算法是深度學習嗎
是的。更具體的說深度學習的核心是神經網路，深度學習的「深度」二字是指神經網路的層數，而神經網路是模擬大腦神經元的思考過程提出來的。
『叄』 |阿爾法核心技術
一、 AlphaGo的兩大核心技術
MCTS(Monte Carlo Tree Search)
MCTS之於圍棋就像Alpha-Beta搜索之於象棋，是核心的演算法，而比賽時的搜索速度至關重要。就像深藍當年戰勝時，超級計算機的運算速度是制勝的關鍵因素之一。
MCTS的4個步驟：Selection，Expansion，Evaluation(rollout)和Backup
MCTS的並行搜索：
(1) Leaf Parallelisation
最
簡單的是Leaf Parallelisation，一個葉子用多個線程進行多次Simulation，完全不改變之前的演算法，把原來的一次
Simulation的統計量用多次來代替，這樣理論上應該准確不少。但這種並行的問題是需要等待最慢的那個結束才能更新統計量；而且搜索的路徑數沒有增
多。
(2) Root Parallelisation
多個線程各自搜索各自的UCT樹，最後投票
(3) Tree Parallelisation
這是真正的並行搜索，用多個線程同時搜索UCT樹。當然統計量的更新需要考慮多線程的問題，比如要加鎖。
另
外一個問題就是多個線程很可能同時走一樣的路徑（因為大家都選擇目前看起來Promising的孩子），一種方法就是臨時的修改
virtual loss，比如線程1在搜索孩子a，那麼就給它的Q(v)減一個很大的數，這樣其它線程就不太可能選擇它了。當然線程1搜索完了之後要記
得改回來。
《A Lock-free Multithreaded Monte-Carlo Tree Search Algorithm》使用了一種lock-free的演算法，這種方法比加鎖的方法要快很多，AlphaGo也用了這個方法。
Segal
研究了為什麼多機的MCTS演算法很難，並且實驗得出結論使用virtual loss的多線程版本能比較完美的scale到64個線程(當然這是單機一個
進程的多線程程序）。AlphaGo的Rollout是用CPU集群來加速的，但是其它的三個步驟是在一台機器完成的，這個就是最大的瓶頸。
『肆』 alpha-beta搜索演算法思想（十萬火急）
博弈啊，我以前寫過，大致框架是：
int search(，顏色,deep,alpha,beta)
{
if(deep=最大搜索步數）
return 估值（局面，顏色）；
for(遍歷所有可行走法）
{
局面.走棋；
Score=-int search(局面，-顏色,deep+1,-beta,-alpha)
if(Score>=beta)
return(Score);
if(Score>alpha)
alpha=Score;
局面.撤銷走棋；
}
return 出現過的最大Score；
}
調用的時候是 search(局面，電腦的顏色,0,負無窮,正無窮),得到一個局面的評分
『伍』 python怎麼計算alpha和beta
Alpha-Beta剪枝用於裁剪搜索樹中沒有意義的不需要搜索的樹枝，以提高運算速度。
假設α為下界，β為上界，對於α ≤ N ≤ β:
若 α ≤ β 則N有解。
若 α > β 則N無解。
下面通過一個例子來說明Alpha-Beta剪枝演算法。
上圖為整顆搜索樹。這里使用極小極大演算法配合Alpha-Beta剪枝演算法，正方形為自己（A），圓為對手（B）。
初始設置α為負無窮大，β為正無窮大。
對於B(第四層)而已，盡量使得A獲利最小，因此當遇到使得A獲利更小的情況，則需要修改β。這里3小於正無窮大，所以β修改為3。
(第四層)這里17大於3，不用修改β。
對於A(第三層)而言，自己獲利越大越好，因此遇到利益值大於α的時候，需要α進行修改，這里3大於負無窮大，所以α修改為3
B(第四層)擁有一個方案使得A獲利只有2，α=3, β=2, α > β, 說明A(第三層)只要選擇第二個方案, 則B必然可以使得A的獲利少於A(第三層)的第一個方案,這樣就不再需要考慮B(第四層)的其他候選方案了,因為A(第三層)根本不會選取第二個方案,多考慮也是浪費.
B(第二層)要使得A利益最小,則B(第二層)的第二個方案不能使得A的獲利大於β, 也就是3. 但是若B(第二層)選擇第二個方案, A(第三層)可以選擇第一個方案使得A獲利為15, α=15, β=3, α > β, 故不需要再考慮A(第三層)的第二個方案, 因為B(第二層)不會選擇第二個方案.
A(第一層)使自己利益最大,也就是A(第一層)的第二個方案不能差於第一個方案, 但是A(第三層)的一個方案會導致利益為2, 小於3, 所以A(第三層)不會選擇第一個方案, 因此B(第四層)也不用考慮第二個方案.
當A(第三層)考慮第二個方案時,發現獲得利益為3,和A(第一層)使用第一個方案利益一樣.如果根據上面的分析A(第一層)優先選擇了第一個方案,那麼B不再需要考慮第二種方案,如果A(第一層)還想進一步評估兩個方案的優劣的話, B(第二層)則還需要考慮第二個方案,若B(第二層)的第二個方案使得A獲利小於3,則A(第一層)只能選擇第一個方案,若B(第二層)的第二個方案使得A獲利大於3,則A(第一層)還需要根據其他因素來考慮最終選取哪種方案.
Alpha-Beta剪枝演算法(Alpha Beta Pruning)
[說明] 本文基於<<CS 161 Recitation Notes - Minimax with Alpha Beta Pruning>>，文中的圖片均來源於此筆記。
Alpha-Beta剪枝用於裁剪搜索樹中沒有意義的不需要搜索的樹枝，以提高運算速度。
假設α為下界，β為上界，對於α ≤ N ≤ β:
若 α ≤ β 則N有解。
若 α > β 則N無解。
下面通過一個例子來說明Alpha-Beta剪枝演算法。
上圖為整顆搜索樹。這里使用極小極大演算法配合Alpha-Beta剪枝演算法，正方形為自己（A），圓為對手（B）。
初始設置α為負無窮大，β為正無窮大。
對於B(第四層)而已，盡量使得A獲利最小，因此當遇到使得A獲利更小的情況，則需要修改β。這里3小於正無窮大，所以β修改為3。
(第四層)這里17大於3，不用修改β。
對於A(第三層)而言，自己獲利越大越好，因此遇到利益值大於α的時候，需要α進行修改，這里3大於負無窮大，所以α修改為3
B(第四層)擁有一個方案使得A獲利只有2，α=3, β=2, α > β, 說明A(第三層)只要選擇第二個方案, 則B必然可以使得A的獲利少於A(第三層)的第一個方案,這樣就不再需要考慮B(第四層)的其他候選方案了,因為A(第三層)根本不會選取第二個方案,多考慮也是浪費.
B(第二層)要使得A利益最小,則B(第二層)的第二個方案不能使得A的獲利大於β, 也就是3. 但是若B(第二層)選擇第二個方案, A(第三層)可以選擇第一個方案使得A獲利為15, α=15, β=3, α > β, 故不需要再考慮A(第三層)的第二個方案, 因為B(第二層)不會選擇第二個方案.
A(第一層)使自己利益最大,也就是A(第一層)的第二個方案不能差於第一個方案, 但是A(第三層)的一個方案會導致利益為2, 小於3, 所以A(第三層)不會選擇第一個方案, 因此B(第四層)也不用考慮第二個方案.
當A(第三層)考慮第二個方案時,發現獲得利益為3,和A(第一層)使用第一個方案利益一樣.如果根據上面的分析A(第一層)優先選擇了第一個方案,那麼B不再需要考慮第二種方案,如果A(第一層)還想進一步評估兩個方案的優劣的話, B(第二層)則還需要考慮第二個方案,若B(第二層)的第二個方案使得A獲利小於3,則A(第一層)只能選擇第一個方案,若B(第二層)的第二個方案使得A獲利大於3,則A(第一層)還需要根據其他因素來考慮最終選取哪種方案.
『陸』 什麼是阿爾法模式
阿爾法模式【Alpha】 這是Authorware 5中新增的一種繪圖模式。使用這種模式，使具有Alpha通道的圖形顯示出Alpha效果。所謂Alpha通道，是一個透明的通道，它使得在它後面的顯示對象可以透過它顯示出來，從而顯示出一種前面與後面的對象混合顯示的效果。 注意：對不具有Alpha通道的圖形或圖像使用Alpha模式，將不能顯示出Alpha效果。
『柒』 阿法狗用的什麼演算法
阿爾法圍棋（AlphaGo）的主要工作原理是「深度學習」。「深度學習」是指多
層的人工神經網路和訓練它的方法。一層神經網路會把大量矩陣數字作為輸入，通過非線性激活方法取權重，再產生另一個數據集合作為輸出。這就像生物神經大腦的工作機理一樣，通過合適的矩陣數量，多層組織鏈接一起，形成神經網路「大腦」進行精準復雜的處理，就像人們識別物體標注圖片一樣。
主要包括4個部分：
1. 走棋網路（Policy Network），給定當前局面，預測/采樣下一步的走棋。
2. 快速走子（Fast rollout），目標和1一樣，但在適當犧牲走棋質量的條件下，速度要比1快1000倍。
3. 估值網路（Value Network），給定當前局面，估計是白勝還是黑勝。
4. 蒙特卡羅樹搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS)，把以上這三個部分連起來，形成一個完整的系統。
阿爾法圍棋（AlphaGo）是通過兩個不同神經網路「大腦」合作來改進下棋。這些大腦是多層神經網路跟那些Google圖片搜索引擎識別圖片在結構上是相似的。它們從多層啟發式二維過濾器開始，去處理圍棋棋盤的定位，就像圖片分類器網路處理圖片一樣。經過過濾，13 個完全連接的神經網路層產生對它們看到的局面判斷。這些層能夠做分類和邏輯推理。
『捌』 相比其他的識別技術，阿爾法鷹眼主要實現的是對人類什麼的識別
相比其他的識別技術，阿爾法鷹眼主要實現的是對人類情感的識別技術
「阿爾法鷹眼」的學名是情感人工智慧反恐安防系統。它的理論基礎是1914年生理學醫學諾貝爾獎獲得者奧地利科學家巴拉尼的「VER前庭情感反射」：人體自體原發性緊張是一種情感的表達，會通過能量的變化表現出來。巴拉尼的發現在100年後被一群來自中國人民大學、延邊大學和韓國漢陽大學從事數學、計算機和電子工程研究的專家加以發揮和突破。
(8)阿爾法演算法擴展閱讀
「阿爾法鷹眼」實際運用：
和人臉識別不同，「阿爾法鷹眼」是一種動態識別，可因時因地因人開展工作，還會像「阿爾法GO」一樣不斷學習、進步。在實際運用場景中，「阿爾法鷹眼」會通過閾值設定給出不同的安全狀態，例如小於60%為安全，大於60%為危險。
當然你也可以根據需要個性化訂制閾值。這樣，當被檢測者走過攝像安檢通道的5至10秒內，「阿爾法鷹眼」就能分析出該人的安全值，如果顯示安全狀態閾值大於60%，意味著該人的情緒和行為異於常人，需要進行進一步安全檢查。「阿爾法鷹眼」就是這樣在無任何已知信息的情況下快速識別出有犯罪意圖和暴力傾向的潛在危險人群。
『玖』 【急】AlphaBeta演算法該怎麼理解
如果你覺得理解了思路但看不遞歸， 應該是說裡面的負值極大部分。
負值極大值搜索是極小極大值搜索的一個改進。它的返回值代表當前方是否占優，搜索中如果要使用子結點的返回值則需要加上負號，因為子結點的返回值表示子結點對對方是否占優。相比較極大極小值搜索，它並沒有帶來結果上的改變和效率上的優化，然而它使代碼更短，更方便維護。
其實這個就是負值極大和ab一起用的 過程中每層把alpha beta的值也顛倒過來並加負號 這個和ab的搜索思路無關 只是一個簡化代碼的技巧
如果您還是不懂 您可以寫一個不帶負值極大的ab搜索 那樣一般是分兩個函數寫 一個最大 一個最小