Esta es la aplicación para Linux llamada DarkForestGo, cuya última versión se puede descargar como darkforestGosourcecode.tar.gz. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada DarkForestGo con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie el emulador en línea OnWorks Linux o Windows en línea o el emulador en línea MACOS desde este sitio web.
- 5. Desde el SO OnWorks Linux que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación, instálala y ejecútala.
CAPTURAS DE PANTALLA:
DarkForestGo
DESCRIPCIÓN:
darkforestGo es un motor de Go de aprendizaje por refuerzo profundo de principios tempranos que combina una red convolucional de políticas y valores con la Búsqueda de Árbol de Monte Carlo (MCTS) para jugar el juego completo de 19x19 a un nivel amateur avanzado. El sistema combina la rápida inferencia de políticas de GPU con la búsqueda de árbol asistida por CPU o GPU, de modo que los valores a priori de la red guían la exploración mientras la búsqueda refina las tácticas locales. Las secuencias de entrenamiento combinan el aprendizaje supervisado de partidas profesionales humanas y el ajuste fino del juego propio, lo que permite al modelo aprender patrones de apertura y tácticas de final de partida más allá de las bibliotecas de patrones simples. El código base incluye herramientas para analizar formatos clásicos de Go, generar ejemplos de entrenamiento y evaluar modelos en conjuntos de pruebas estándar y servidores en línea. Un cliente KGS/en línea y un corredor de partidas facilitan la organización de torneos controlados o la evaluación continua de la calificación. Aunque proyectos posteriores (como ELF OpenGo) lo superaron en potencia, darkforestGo sigue siendo una referencia históricamente importante y clara para los sistemas Go neuronales con MCTS.
Caracteristicas
- Red de políticas/valores CNN residuales integrada con MCTS
- Entrenamiento previo supervisado sobre juegos humanos más perfeccionamiento del juego propio
- Canalizaciones de datos para extracción de características, generación de ejemplos y evaluación
- Corredor de partidas y cliente en línea para KGS o torneos con guion
- Parámetros de búsqueda configurables y controles de tiempo para pruebas reproducibles
- Herramientas para exportar, analizar y comparar puntos de control del modelo
Lenguaje de programación
C
Categorías
Esta aplicación también se puede descargar desde https://sourceforge.net/projects/darkforestgo.mirror/. Está alojada en OnWorks para facilitar su ejecución en línea desde uno de nuestros sistemas operativos gratuitos.