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알파고 다운로드

Minigo는 GTP 프로토콜을 사용 하 고, 당신은 그것으로 모든 gtp 호환 프로그램을 사용할 수 있습니다. 우리는이 새로운 돌파구가 주요 과학적 돌파구를 촉진 할 수 있는 잠재력을가지고 있으며, 그렇게 함으로써 더 나은 세상을 변화 시킬 것 이라고 믿습니다. 리소스에 대 한 클라우드 프로젝트를 사용할 수 있습니다. 설정 된 경우: 기여에 대 한 가이드라인을 보려면 CONTRIBUTING.md를 참조 하십시오. 그렇게 함으로써, 그것은 틀림 없이 모든 시간의 가장 강력한 이동 선수가 되 고, 세계는 챔피언 리 Sedol와 케 지를 이길 것을 포함 하 여 모든 이전 버전의 성능을 능가 했다. 가능한 모든 위치에 걸쳐 검색 트리를 구성 하는 기존의 AI 메서드는 Go에서 기회를 갖지 않습니다. 이는 가능한 각 기판의 위치에 대 한 강도를 평가 하는 것이 곤란 하 고 움직일 수 있는 수가 많기 때문 이다. Tensorflow/minigo의 새로운 릴리스에 대 한 알림을 받고 싶으십니까? 알파 고는 전문 인간 이동 플레이어를 물리 치기 위한 최초의 컴퓨터 프로그램입니다, 세계 챔피언을 물리 치기 위해 첫 번째 프로그램, 그리고 틀림 없이 역사상 최강의 바둑 선수. GC를 사용 하려면 BUCKET_NAME 변수를 설정 하 고 gcloud 로그인을 통해 인증 합니다. 그렇지 않으면 GC에서 파일을 가져오는 모든 명령이 중단 됩니다. 당신이 이동 재생의 새롭고 창조적 인 방법을 찾고 있다면, 12 월 2017에 출시 된 알파 고가 르 친다를 확인 하십시오.

이 도구는 최근 Go 역사상 가장 인기 있는 수천 개의 오프닝 시퀀스에 대 한 분석을 제공 하 고, AlphaGo가 다른 움직임을 분석 하 고 승리를 초래할 가능성이 있는지 여부를 판단 하는 방법을 보여줍니다. 그 이후로 알파 고는 계속 해 서 놀라움과 놀라움을 선사 했습니다. 1 월 2017, 개선 된 알파 고 버전은 온라인 플레이어로 공개 되었다 “마스터” 60 똑바로 최고의 국제 이동 선수에 대 한 온라인 빠른 시간 제어 게임에서 승리. 이는 프로 게임 세트와 같이 네트워크를 테스트 하기 위해 몇 가지 알려진 ` 좋은 데이터 ` 세트가 있는 경우 유용할 수 있습니다. 적절 한 코미 보드 크기의. s i f s 세트를가지고 있다고 가정할 경우, Mihaela와 유사한 것을 실행 하 여 DeepMind의 연구 엔지니어에 게이를 전처리 하는 것이 좋습니다. 그녀는 2016에 우리와 합류 하 여 런던 임페리얼 칼리지에서 학위를 취득 한 후 기계 학습에 매료 되 고 있습니다. 생성 모델을 연구 하기 위해 DeepMind에 합류 하기 전에, 그녀는 텍스트 이해에 종사 하 고 구글에 서 자연 언어 문제를 해결 했다. Mihaela는 광범위 한 연구 관심사를 가진 사람에 대 한, DeepMind는 “영감과 지식의 오아시스, 배울 수 있는 세계 전문가의 많음과 다양 한 주제에 뛰어 유연성”. Go의 복잡성은 오랫동안 인공 지능을 위한 고전 게임의 가장 어려운 것으로 간주 되었습니다 의미 합니다.

수십 년의 작업에도 불구 하 고, 가장 강력한 컴퓨터 Go 프로그램은 인간 아마추어의 수준에서 재생할 수 있었다. 이 디렉토리가 존재 하지 않는 경우, 부트스트랩은 당신을 위해 그들을 만들 것입니다. 클라우드 TPU를 사용 하 여이 원본 데이터에서 자신의 모델을 다시 학습 하는 방법은 다음과 같습니다. 다음 게임은 SGF 형식으로 다운로드 할 수 있습니다: 2016 년 1 월 28 일에 발표 된 당사의 자연 논문은이 독창적인 접근 방식에 대 한 기술적 세부 사항을 보다 자세하게 설명 합니다. .