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Paquet : leela-zero (0.17-1 et autres)

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moteur de Go, sans données d’origine humaine, conçu d’après l’article sur AlphaGo Zero

Il s’agit d’un programme de Go, sans données provenant de parties jouées entre humains. En utilisant la recherche arborescente Monte Carlo (MCTS) (mais sans résultats de Monte Carlo) et une importante pile résiduelle de réseau neural de convolution.

Il s’agit d’une réimplémentation assez fidèle du système décrit dans l’article à propos d’AlphaGo Zero « Mastering the Game of Go without Human Knowledge ». Dans ses intentions et objectifs, c’est un AlphaGo Zero au code source ouvert.

https://deepmind.com/documents/119/agz_unformatted_nature.pdf

Aucun poids de nœuds de réseau n’est fourni dans cette archive. En supposant qu'il obtienne les poids d’AlphaGo Zero, ce programme sera presque aussi fort, à condition de posséder quelques TPU (unité de traitement de tenseur). En cas de manque de ces TPU, l’auteur recommande les meilleurs GPU — ce n’est pas tout à fait identique, mais le résultat sera un moteur aussi puissant que les meilleurs humains.

Recalculer les poids d’AlphaGo Zero prendrait aux alentours de 1700 années sur du matériel de base. L’amont est en train d’exécuter une action publique et distribuée pour recommencer ce travail. Travailler ensemble et particulièrement en démarrant à plus petite échelle, permettra de prendre moins de 1700 années pour obtenir un bon réseau (qu’il est possible d’alimenter avec ce programme, et instantanément le rendre plus fort). Pour aider ce travail, il faut exécuter le binaire leelaz-autogtp fournit dans ce paquet. Les meilleurs poids de réseau connus sont dans http://zero.sjeng.org/best-network.

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