Ein englischsprachiges umfassendes Buch (266 Seiten):

https://arxiv.org/abs/2209.01506

https://arxiv.org/pdf/2209.01506.pdf

Sehr empfehlenswert!!

Hier die übersetzte Zusammenfassung:

AlphaZero, Leela Chess Zero und Stockfish NNUE haben das Computerschach revolutioniert. Dieses Buch gibt eine vollständige Einführung in das technische Innenleben dieser Engines. Das Buch ist in vier Hauptkapitel aufgeteilt - mit Ausnahme von Kapitel 1 (Einführung) und Kapitel 6 (Schlussfolgerung): Kapitel 2 führt in neuronale Netze ein und deckt alle grundlegenden Bausteine ab, die verwendet werden, um tiefe Netze, wie die von AlphaZero verwendeten, aufzubauen. Zu den Inhalten gehören das Perzeptron, Backpropagation und Gradientenabstieg, Klassifizierung, Regression, mehrschichtige Perzeptrone, Vektorisierungstechniken, Faltungsnetze, Squeeze- und Erregungsnetze, vollständig verbundene Netze, Stapelnormalisierung und gleichgerichtete lineare Einheiten, Residualschichten, Overfitting und Underfitting. Kapitel 3 führt in die klassischen Suchtechniken ein, die für Schachengines verwendet werden, sowie in die von AlphaZero verwendeten. Der Inhalt umfasst Minimax, Alpha-Beta-Suche und Monte-Carlo-Baumsuche. Kapitel 4 zeigt, wie moderne Schachengines entworfen werden. Neben den bahnbrechenden AlphaGo, AlphaGo Zero und AlphaZero behandeln wir Leela Chess Zero, Fat Fritz, Fat Fritz 2 und Efficiently Updatable Neural Networks (NNUE) sowie Maia. In Kapitel 5 geht es um die Implementierung eines miniaturisierten AlphaZero. Hexapawn, eine minimalistische Version von Schach, wird als Beispiel dafür verwendet. Hexapawn wird durch Minimax-Suche gelöst und es werden Trainingsstellungen für das überwachte Lernen generiert. Zum Vergleich wird dann eine AlphaZero-ähnliche Trainingsschleife implementiert, bei der das Training durch Selbstspiel in Kombination mit Verstärkungslernen erfolgt. Schließlich werden das AlphaZero-ähnliche Training und das überwachte Training miteinander verglichen.