Leela 0.11.0 & Leela Zero - 圍棋

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By Liam
at 2017-11-10T14:28

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出一陣子了，不過看來還沒人貼過，就貼一下

來源
https://www.sjeng.org/leela.html

Windows版載點
https://www.sjeng.org/dl/setupLeela0110.exe


另外有趣的地方是，他們也開始了leela-zero的計劃
https://github.com/gcp/leela-zero

但是作者有提到一點
若用一台GPU為GTX1080 Ti的電腦做訓練，要達到AlphaGo Zero的強度

大約需要1700年
大約需要1700年
大約需要1700年

(好像是AGZ的論文有提到40天他們總共下了約兩千九百萬盤棋)

所以他們目前是想用共享(?)的方式讓大家來幫忙跑資料訓練(?)
anyway都還很初期，有興趣的可以follow

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Tags: 圍棋

All Comments

Ivy avatar
By Ivy
at 2017-11-12T00:43
哦....這個構想真的有要實踐了嗎?
Lauren avatar
By Lauren
at 2017-11-14T13:34
不知道我的GTX970能不能提供些許的幫助?
Caitlin avatar
By Caitlin
at 2017-11-18T10:09
所以找1700台機器來跑，可以縮短到一年嗎?
Lauren avatar
By Lauren
at 2017-11-22T19:00
理論上是，但當然有一些整合時間，引擎也要不斷配合訓
練更新
Zanna avatar
By Zanna
at 2017-11-23T23:03
看了H大的發文，對Leela zero沒抱什麼期待了
Hazel avatar
By Hazel
at 2017-11-26T12:04
不能這樣除吧XD model是持續在fit的啊
Kyle avatar
By Kyle
at 2017-11-29T20:57
是啊，反正等作者公布他想怎麼做
Lauren avatar
By Lauren
at 2017-12-02T15:02
可以跟比特幣挖礦一樣 請一堆人幫忙算(X
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By Emma
at 2017-12-03T07:50
要是有惡意的人提供有汙染的數據怎麼辦??

如果有機會問黃士傑博士問題

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By Frederica
at 2017-11-10T09:19
你會想要問什麼？ 圍棋 AlphaGo相關的問題 歡迎留言討論 我想收集些題目 感謝 - ...

黃士傑返台分享AlphaGo Zero開發過程

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By Edith
at 2017-11-10T01:32
※ 引述《jamesho8743 (加拿大好美)》之銘言： : 所謂人類圍棋知識 是專指人類and#34;在棋盤上and#34;的著手 應法 思考 這叫圍棋知識(不包括基本規則) : AGZ and#34;就算有and#34; 建立在之前 AlphaGo的基礎上 比如說要用 幾層類神經網路 MCTS 或其它 ...

黃士傑返台分享AlphaGo Zero開發過程

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By Hamiltion
at 2017-11-09T23:06
※ 引述《tlchen (台灣加油)》之銘言： : ※ 引述《qweewqq (風一樣的男子)》之銘言： : : DeepMind指出，他們不使用任何人類知識，AlphaGo Zero用上的是新的「強化學習」方法 : 對於 and#34;不使用任何人類知識and#34; 這句, 我心中始終有個大問號. : ...

黃士傑返台分享AlphaGo Zero開發過程

Belly avatar
By Belly
at 2017-11-09T14:31
※ 引述《tlchen (台灣加油)》之銘言： : ※ 引述《qweewqq (風一樣的男子)》之銘言： : : DeepMind指出，他們不使用任何人類知識，AlphaGo Zero用上的是新的「強化學習」方法 : 對於 and#34;不使用任何人類知識and#34; 這句, 我心中始終有個大問號. : ...

CGI死活強度

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By Joe
at 2017-11-08T21:33
https://i.imgur.com/q5IapNa.jpg 短短讀秒間下出白198妙手做活，隨後黑立即投子 相信連韓國職業六段卞相壹也沒發現可以做活 不然不會棄中間圍殺上方 CGI死活程度AI來講可說是相當強大 - ...