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AlphaGoZero 용지에서 신경망 아키텍처의 압축 된 버전을 사용 합니다., 즉 컨볼루션 레이어, 다음 많은 잔류 계층, 다음 값 및 정책 헤드로 분할. 미니고는 브라이언 리의 “MuGo”를 기반으로합니다 – 자연에 게시 된 첫 번째 AlphaGo 논문 “깊은 신경 망과 나무 검색으로 이동의 게임을 마스터”의 순수한 파이썬 구현. 이 구현은 최신 AlphaGo 제로 논문에 존재하는 기능과 아키텍처 변경 사항을 추가합니다, “인간의 지식없이 이동의 게임을 마스터”. 최근에는 체스와 장기를 위해 “일반 강화 학습 알고리즘으로 셀프 플레이로 체스와 장기를 마스터”로 확장했습니다. 이 논문은 종종 각각 AG (알파고), AGZ (알파고 제로), AZ (알파 제로)로 미니고 문서에 요약됩니다. 왼쪽 상단의 흥미진진한 인터체인지가 이어졌고, 케지가 훌륭한 컨디션으로 들어왔다. 측면의 코너킥을 포기한 블랙은 알파고가 두 선수 모두에게 이상적이라고 평가한 트레이드에서 화이트의 스톤 4개를 포착했다. 아무것도 하지 Ke Jie는 세계 최고의 선수로 간주 됩니다! 49세의 블랙은 화이트의 하측에 대한 영향력에 도전했지만, 화이트는 가볍게 뒤로 물러나 50과 54로 잘라냈다. 이러한 움직임은 직접적인 후속 조치가 아니라 이 지역의 잠재력과 미래 이니셔티브를 미묘하게 극대화하는 것을 목표로 삼았습니다. AlphaGo는 중심을 강조하기 위해 원 스페이스 점프를 선호했겠지만, Ke Jie는 51에서 화이트의 4 개의 스톤을 단단히 잡고 최대한의 로컬 컨트롤을 유지함으로써 응답했습니다.

55로, 곧 블랙이 왼쪽 아래 쪽을 트레이드하도록 박차를 가하는 날카로운 프로브를 통해 Ke Jie는 게임의 나머지 부분에 대한 방향을 설정하는 선택을 했습니다. 블랙이 코너에서 살면서 화이트에게 철벽을 내주며 바깥쪽으로 철벽을 내준 후, 케지는 단호하게 아래쪽에 돌을 버리고 강한 모양과 주도권을 확보해 정상으로 복귀했다. Ke Jie는 AlphaGo가 가장 좋아하는 두 가지 동작을 사용하여 대담한 선언으로 게임을 열었습니다. 이들 중 첫 번째, 3-3 코너 인클로저는 1930 년대에 전설적인 선수 이동 세이겐과 키타니 미노루에 의해 오프닝 이론을 소개, 현대 이동에 호의에서 떨어지기 전에 수십 년 동안 자주 사용을 보았다. 그러나, 그것은 지금 Ke Jie와 다른 선수들이 최근 토너먼트 게임에서 그것으로 실험을 시작으로 부흥을보고있다. 알파고가 선호하는 2공간의 높은 연장으로 자신의 코너를 확보한 후, 케지가 3-3으로 앞선 가운데 왼쪽 상단 구석으로 뛰어들었다. 이전에는 플레이할 수 없는 것으로 일축되었던 이 움직임은 AlphaGo가 최근 60개 게임 시리즈에서 몇 가지 새로운 변형을 도입한 후 급격한 인기를 얻었습니다. 첫째, 체크 아웃 AlphaGo 제로 치트 시트 알파고 제로 작동 하는 방법에 대 한 높은 수준의 이해에 대 한.

코드의 각 부분을 걸을 때 참조하는 것이 좋습니다. AlphaZero가 어떻게 작동하는지 자세히 설명하는 훌륭한 기사도 있습니다. 오픈 소스 구현 및 오픈 소스 파이프라인 도구를 통해 원래 DeepMind AlphaGo 논문의 방법을 가능한 한 충실하게 재현합니다. AlphaGo의 2016년 3월 승리는 인공 지능 연구의 중요한 이정표였습니다. [66] Go는 이전에 는 당시 의 기술에 도달할 수 없을 것으로 예상되는 기계 학습의 어려운 문제로 간주되었습니다. [66] [67] [68] 대부분의 전문가들은 AlphaGo만큼 강력한 바둑 프로그램이 적어도 5년 이상 떨어져 있다고 생각했습니다. [69] 일부 전문가들은 컴퓨터가 Go 챔피언을 이기기까지 적어도 10년이 걸릴 것이라고 생각했습니다. [11] [70] [71] 2016년 경기 초반 대부분의 관측자들은 이승우가 알파고를 이길 것으로 예상했다. [66] 셀프 플레이는 강화 학습에 확립 된 기술이며, 주사위 놀이, 체스, 포커, 스크래블을 재생하는 기계를 가르치는 데 사용되었습니다.