ELF OpenGo
ELF OpenGo是Facebook AI Research團隊()所開發的電腦圍棋軟體及所釋出的資料[3]。
原作者 |
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初始版本 | v0(2018年5月2日 | )
預覽版本 | v1 (2019年2月13日[2]) |
源代码库 | github |
编程语言 | C++、Python、C语言 |
类型 | 電腦圍棋 |
许可协议 | BSD许可证 |
网站 | facebook |
簡介
ELF OpenGo是Facebook AI Research團隊()依照DeepMind在科學期刊《自然》上對於AlphaGo Zero所發表的論文《[4]》與AlphaZero的論文《[5]》所實做出的開源電腦圍棋程式[6],也就是不使用人類棋譜與累積的圍棋知識,僅實做圍棋規則,使用單一類神經網路從自我對弈中學習(不像AlphaGo以人類角度思考,設計了Policy Network與Value Network)。
訓練網路使用20 blocks x 224 filters,在2000個GPU下訓練兩週[6],相較AlphaGo Zero使用的20 blocks x 256 filters版本略小一些(AlphaGo Zero另外還有40 blocks x 256 filters)。
由於Facebook所擁有的計算資源,產生出高品質的訓練網路資料與對局棋譜[7][註 1],許多基於相同演算法或是AlphaGo相關論文內容的圍棋軟體都積極測試ELF OpenGo所提供的訓練資料[8][9]。
成績
Leela Zero
Leela Zero是目前少數有公開程式碼並公開訓練網路資料的圍棋軟體,且仍然有志願者持續投入資源計算演化,故經常被當作其他圍棋軟體的基準。
由Facebook自行測試,ELF OpenGo與Leela Zero對戰的成績為198:2[3][註 2]。在Leela Zero的進度網站上也經常會比較現有訓練網路與ELF OpenGo的比較[10]。
CGOS
志願者在CGOS上使用Leela Zero的程式引擎以及由ELF OpenGo公開的訓練網路(v0)轉換成Leela Zero格式的訓練網路(即Hash值62b5417b
的訓練網路,帳號LZ_62b541_ELF_1600
)進行對弈測試[11],但由於目前在CGOS上測試的不是ELF Go的程式引擎,不清楚ELF OpenGo的訓練資料在轉換後的影響。截至2018年5月30日 ,對弈已經超過1000盤,BayesElo分數約3770分[12]。
相關連結
- AlphaGo Zero,所參考論文的電腦圍棋軟體。
- Darkforest,上一代Facebook所開發的電腦圍棋軟體。
- Leela Zero,另外一套也是依照AlphaGo Zero所實做的開源電腦圍棋軟體,在ELF OpenGo測試時被當作比較基準。
- 電腦圍棋
- 圍棋軟體
參考資料
- . [2018-05-07]. (原始内容存档于2018-05-03).
- . 2019-02-13 [2020-05-07].
- . 2018-05-02 [2018-05-08]. (原始内容存档于2018-05-07).
- . 自然 (期刊). 2017-10-18 [2018-05-06]. (原始内容存档于2018-04-12).
- . 2017-12-05 [2018-05-06]. (原始内容存档于2017-12-08).
- . [2018-05-06]. (原始内容存档于2018-05-06).
- . [2018-05-06]. (原始内容存档于2019-02-15).
- . [2018-05-09]. (原始内容存档于2019-10-16).
- . [2018-05-07]. (原始内容存档于2019-02-15).
- . [2018-05-06]. (原始内容存档于2018-05-05).
- . [2018-05-07]. (原始内容存档于2018-05-07).
- . [2018-05-30]. (原始内容存档于2018-01-17).