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『簡體書』程序员2016精华本

書城自編碼： 2949752
分類：簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→程序設計
作者： 程序员编辑部
國際書號(ISBN)： 9787121307478
出版社： 电子工业出版社
出版日期： 2017-01-01
版次： 1
頁數/字數： 648/
書度/開本： 128开 釘裝： 平装

售價：HK$ 129.1

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《程序员2016精华本》为你记录这一年计算机技术发展，不只关注时下流行技术，也整理行业的历史与思考，不只在今天有意义，也希望对明天的你有价值。
2016技术关键词：人工智能、深度学习、VR（虚拟现实）、无人驾驶、视频直播、移动架构、开源大数据、物联网开发、容器技术《程序员2016精华本》用更广的视野、更审慎的态度精心讲述这些技术的现状与历史。
假如你入行不久，这本书将让你身临其境，感受行业中真实的一面。如果你已是摸爬滚打多年的老手，这本书不但能让你学到有效具体的技术方案，还能重现资深从业者的思考方式让你领略如果站在作者的角度上，会如何思考，怎样判断。
內容簡介：
《程序员2016精华本》是由程序员编辑部精心打造的，是对CSDN的《程序员》杂志2016年的全部优质内容再次进行了优化整合，内容更加聚焦，为你记录这一年计算机技术发展，不只关注时下流行技术，也整理行业的历史与思考。全书分为16大篇章、210篇文章，讲述成功产品背后的技术、人和事，聚焦技术实践、关注前沿热点、开发者年度必备。
關於作者：
程序员编辑部，是CSDN《程序员》的策划和编辑者，《程序员》是国内针对开发人员的专业技术*威刊物，一直秉承服务中国IT人员的思想积极发展，在中国开发人员中拥有较高的知名度。是广大开发者了解技术发展趋势、学习与提高的重要参考资料。
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容器技术经验谈
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基于OpenStack和Kubernetes构建组合云平台
网络集成方案综述 335
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容器集群管理技术对比342
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谈谈 Unikernel348
关于Docker你不知道的事
Docker Machine 350
再谈容器与虚拟机的那S
內容試閱：
助你拓展视野，保持怀疑
1965 年，犹他大学电子工程系迎来了一位计算机课程讲师 Robert S. Barton。每堂课，他都在摧毁学生们对计算机的信念他让每位学生了解前人的工作，却不让学生信仰任何一种理论，于是他们不得不学习一切计算机理念，继而又在他的质疑下将刚建立起的信念推倒。学期结束时，不再有学生会执迷于某项技术，因为他们对一切充满怀疑。


Google AlphaGo 技术解读 MCTS DCNN
文　李理
2016 年 1 月，Google DeepMind 的文章在《自然》杂志发表， AlphaGo击败欧洲围棋冠军樊麾并且将要在3月份挑战李世石。 围棋和深度学习再次大规模高热度地出现在世人眼前。
围棋的估值函数极不平滑，差一个子局面就可能大不相同， 同时状态空间大，也没有全局的结构。这使得计算机只能采用 穷举法并且因此进展缓慢。Google 的 AlphaGo 通过 MCTS 和深度 学习的结合实现了围棋人工智能的突破，已经击败人类职业选 手。本文分析这两种技术在围棋 AI 的应用以及 AlphaGo 的创新。
MCTS
MCTS（Monte Carlo Tree Search）和 UC TUpper Con?dence Bound for Trees
MCTS 算法就是从根节点（当前待评估局面）开始不断构建 搜索树的过程。具体可以分成 4 个步骤，如图 1 所示。

图 1 from A Survey of Monte Carlo Tree Search Methods
■ Selection
使用一种Policy从根节点开始，选择一个最紧急（urgent） 的需要展开（expand）可展开（expandable）的节点。可展开的 节点是非叶子节点（非游戏结束局面），而且至少还有一个孩 子没有搜索过。比如图1展示的选择过程，最终选择到的节点 不一定是叶子节点（只要它还有未搜索过的孩子就行）。
■ Expansion
选中节点的一个或者多个孩子展开并加入搜索树，图1的 Expansion 部分展示了展开一个孩子并加入搜索树的过程。
■ Simulation
从这个展开的孩子开始模拟对局到结束，模拟使用的策略 叫 Default Policy。
■游戏结束有个得分（胜负），这个得分从展开的孩子往 上回溯到根节点，更新这些节点的统计量，这些统计量会影响 下一次迭代算法的 Selection 和 Expansion。
经过足够多次迭代之后（或者时间用完），我们根据某种 策略选择根节点最好的一个孩子（比如访问次数最多，得分最 高等）。
上面的算法有两个 Policy：Tree Policy 和 Default Policy。 Tree Policy 决定怎么选择节点以及展开；而 Default Policy 用于 Simulation（也有文献叫 playout，就是玩下去直到游戏结束）。
MCTS 着重搜索更 urgent 的孩子，当然偶尔也要看看那些不那么 promising 的孩子，说不定是潜力股。这其实就是 exploit 和 explore 平衡的问题。另外，MCTS 直接 Simulation 到对局结束， 回避了局面评估的难题。
既然是 exploit 和 explore 的 问 题， 把 UCB 用 到 MCTS 就 是 UCT 算法（MCTS 是一族算法的统称，不同的 Tree Policy 和 Default Policy 就是不同的 MCTS 算法）。
UCT 算法

Selection 和 Expansion 的公式如上，和 UCB 很类似，只是 多了一个常量 Cp，用来平衡 exploit 和 explore。
每个节点v都有两个值， Nv和Qv，代表v访问过的次数（每 次迭代都是从 root 到结束状态的一条 Path，这条 Path 上的每个 点都被 visit 一次）和v的回报，如果这次 Simulation 己方获胜， 则Qv 1，否则Qv-1。（1、3、5... 层代表自己，2、4、6... 代 表对手，如果最终我方获胜，1、3、5都要加一而2、4、6都 要减一）。

具体的计算公式如上，每次选孩子时都用上面的公式计算 得分。第一项就是这个节点的平均回报（exploit term）和第二 项就是 explore term，访问次数少的节点更应该被 explore。当 Nv=0时第二项值为无穷大，所以如果某个节点有未展开的孩 子，总是优先展开，然后才可能重复展开回报高的孩子。
UCT 算法的特点
■ Aheuristic
不需要估值函数，因此也就不需要各种启发式规则、领域 知识，从而回避了围棋估值函数难的问题。
■ Anytime
可以任何时候结束，迭代的次数越多就越准确 。
■ Asymmetric
和人类的搜索类似，搜索树是不对称的，不是固定层次的， 而是重点搜索 promising 的子树。
UCT 在围棋领域的变种和改进
All Moves As First（AMAF）和 Rapid ActionValue Estimation（RAVE）
这是很多开源 MCTS 围棋使用的一个变种。
如图 2 我们首先通过 UCT 的 Tree Policy 选择了 C2 和 A1，然后 Default Policy 选择了 B1、A3、C3，最终黑棋获胜。
普通的 MCTS 会更新 C2 和 A1 的 Nv 和 Qv，而 AMAF 认为：既然在 Simulation 的过程中黑方选择了 B1 和 C3，在 root 节点时也可以选择 B1 和 C3，那么这次模拟其实也可以认为 B1 和C3对获胜是有帮助的，root节点的B1和C3也有贡献（标志为*），也应该更新统计量，让下次选择它的概率大一点。同理白棋在simulation的时候选择了A3，在C2也可以选择A3（有*的那个），那么 C2 对于白棋失败也是有责任的，那么下次在 C2 的时候白棋应该避免选择 A3。这样一次迭代就能多更新一些节点（那些没有直接 Selection 的也有一些统计量）。

图 2 AMAF
这个想法对于围棋似乎有些道理（因为不管哪个顺序很可能导致一样的局面，前提是没有吃子），而且实际效果也不错。但是在别的地方是否可以使用就需要看情况了。
这里有两类统计量：直接 selection 的节点统计量 A1,C2 和间接 selection 的节点 B1,C3，A3。这两种权重应该是不一样的。
所以比较直观的想法是给它们不同的权重 A 1-U，这就是 -AMAF。
这个权重　是固定的，RAVE 认为随着模拟次数的增加 应该减少才对（没有真的模拟是可以用这些间接的统计量，如果有了真的更准确的估计，这些间接的统计量就应该降低权重，这个想法也很自然）。
RAVE 使用上面的公式动态调整 ，随着 vn 的增加，的值不断下降。

Simulation 的改进
默认的 Default Policy 随机的选择走法模拟到结束，这在没有任何先验知识的时候是可以的。但是人类在探索未知局面时不是随机探索的，也是用一个估值函数指导的，去探索那些更 promising 的局面。
具体方法很多，比如 Contextual Monte Carlo Search，
Fill the Board 以及各种基于 Pattern 的方法。细节就不再展开讨论了。
MCTS 的并行搜索
Leaf Parallelisation
最简单的是 Leaf Parallelisation，一个叶子用多个线程进行多次 Simulation，完全不改变之前的算法，把原来一次 Simulation的统计量用多次来代替，这样理论上应该准确不少。但这种并行的问题是需要等待最慢的那个结束才能更新统计量，而且搜索的路径数没有增多。
Root Parallelisation
多个线程各自搜索各自的 UCT 树，最后投票。
Tree Parallelisation
这是真正的并行搜索，用多个线程同时搜索 UCT 树。当然统计量的更新需要考虑多线程的问题，比如要加锁。
另外一个问题就是多个线程很可能同时走一样的路径（因为大家都选择目前看起来 Promising 的孩子），一种方法就是临时的修改 virtual loss，比如线程 1 在搜索孩子 a，那么就给它的Qv 减一个很大的数，这样其他线程就不太可能选择它了。当然线程 1 搜索完了之后要记得改回来。
《A Lock-free Multithreaded Monte-Carlo Tree SearchAlgorithm》使用了一种 lock-free 的算法，这种方法比加锁的方法要快很多，AlphaGo 也用了这个方法。
Segal 研究了为什么多机的 MCTS 算法很难，并且实验得出结论使用 virtual loss 的多线程版本能比较完美地 scale 到 64个线程（当然这是单机一个进程的多线程程序）。这也将是AlphaGo 的 scalability 的瓶颈。
使用了UCT算法之后，计算机围棋能提高到KGS 2d的水平。
.......

 

 

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