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Package: leela-zero (0.17-1 and others)

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motore Go senza conoscenza umana fornita, modellato seguendo la pubblicazione su AlphaGo Zero

Un programma per il Go senza conoscenza umana fornita. Usando MCTS (ma senza emissioni Monte Carlo) e uno stack di rete neurale profonda convoluzionale residua.

Questa è una reimplementazione piuttosto fedele del sistema descritto nella pubblicazione su AlphaGo Zero "Mastering the Game of Go without Human Knowledge". A tutti gli effetti, è un AlphaGo Zero open source.

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

Non ci sono pesi della rete in questo repository. Se si riesce ad ottenere i pesi di AlphaGo Zero, questo programma sarà all'incirca altrettanto forte, a patto di ottenere anche qualche Tensor Processing Unit. In mancanza di tali TPU, l'autore consiglia una GPU al top della gamma, non è esattamente la stessa cosa, ma il risultato sarebbe ugualmente un motore che è di gran lunga più forte degli umani più bravi.

Ricalcolare i pesi di AlphaGo Zero richiederà circa 1700 anni su hardware comune. L'autore gestisce un progetto pubblico e distribuito per ripetere questo lavoro. Lavorando insieme, e specialmente partendo su una scala più piccola, saranno necessari meno di 1700 anni per ottenere una buona rete (che si può dare in pasto a questo programma, rendendolo improvvisamente forte). Per aiutare in questo sforzo, eseguire il binario leelaz-autogtp fornito in questo pacchetto. Il file con i migliori pesi della rete noti si trova all'indirizzo http://zero.sjeng.org/best-network

Tags: Interface Toolkit: Qt

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