又一个KataGo，相当于leelaz 130权重

lu01 · 发表于 2019-3-1 12:15

https://github.com/lightvector/KataGo/releases
不同大小的权重水平不同

lu01 · 发表于 2019-3-1 12:18

还有论文
https://arxiv.org/abs/1902.10565

gfchy · 发表于 2019-3-1 17:39

能用么、？还没有成型吧

lu01 · 发表于 2019-3-1 18:07

训练速度快

yunhuo · 发表于 2019-3-1 18:54

最近新出的权重挺多呀

gfchy · 发表于 2019-3-1 18:55

用啥加载？

amiok · 发表于 2019-3-1 18:56

谢谢楼主推荐。

看了一下论文，棋力相当于LZ130，ELO 3700左右，超人级。
在神经网络中，加入地、势、局部、全局等概念，很像人类学棋，
效率比LZ提高5倍，30个GPU，训练一周，即达到ELO 3700分。

英文不好，一知半解。

罗浩宇 · 发表于 2019-3-1 22:17

无法加载

lu01 · 发表于 2019-3-2 06:19

有人正在编译windows版

gfchy · 发表于 2019-3-2 09:07

值得期待

yunhuo · 发表于 2019-3-2 11:24

lu01 发表于 2019-3-2 06:19
有人正在编译windows版

也是转化不了leela格式的吗

liangr · 发表于 2019-3-2 17:15

“在神经网络中，加入地、势、局部、全局等概念，很像人类学棋，
效率比LZ提高5倍，30个GPU，训练一周，即达到ELO 3700分。”
很有原创性阿，加入新的概念，不像大多数都在复制alphago的概念。

amiok · 发表于 2019-3-3 11:06

在网上，搜索作者及相关背景。资料很少。

作者 David Wu，是业余围棋棋手，在Jane Street公司工作，任研究员，从事人工智能研究。
Jane Street，是一家不为大众所知的，很NB的金融交易公司，入门门槛极高，极难进入。
姓Wu，可能是一位华人。

地、势，是借鉴国立交大的CGI围棋，吴迪融、吴毅成的研究成果，神经网络能预测输赢几目，可应用于动态贴目。

很可惜，下载源码，总是出错。有网友能帮助转到国内吗？

jcjcw3 · 发表于 2019-3-3 12:07

amiok 发表于 2019-3-3 11:06
在网上，搜索作者及相关背景。资料很少。

作者 David Wu，是业余围棋棋手，在Jane Street公司工作，任研 ...

链接: https://pan.baidu.com/s/1zWBpFJndRyo9cF19duXJpg 提取码: v7hd

gfchy · 发表于 2019-3-3 16:18

这玩意怎么玩用什么加载

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又一个KataGo，相当于leelaz 130权重

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