Linux के लिए DarkForestGo डाउनलोड करें

यह DarkForestGo नाम का एक लिनक्स ऐप है जिसका नवीनतम संस्करण darkforestGosourcecode.tar.gz के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ़्त होस्टिंग प्रदाता OnWorks पर ऑनलाइन चलाया जा सकता है।

 
 

OnWorks के साथ DarkForestGo नामक इस ऐप को मुफ्त में डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएं।

इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:

- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।

- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।

- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।

- 4. इस वेबसाइट से ऑनवर्क्स लिनक्स ऑनलाइन या विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर या मैकोज़ ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें।

- 5. ऑनवर्क्स लिनक्स ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।

- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें, इसे इंस्टॉल करें और इसे चलाएं।

स्क्रीनशॉट:


डार्कफॉरेस्टगो


विवरण:

डार्कफ़ॉरेस्टगो एक प्रारंभिक डीप-रीइन्फोर्समेंट-लर्निंग गो इंजन है, जिसने एक कन्वोल्यूशनल पॉलिसी/वैल्यू नेटवर्क को मोंटे कार्लो ट्री सर्च (MCTS) के साथ संयोजित करके एक मज़बूत शौकिया स्तर पर पूर्ण 19x19 गेम खेला। यह प्रणाली तेज़ GPU पॉलिसी इन्फ़रेंस को CPU या GPU-सहायता प्राप्त ट्री सर्च के साथ जोड़ती है ताकि नेटवर्क से प्राप्त पूर्व-सूचनाएँ अन्वेषण का मार्गदर्शन करें जबकि सर्च स्थानीय रणनीतियों को परिष्कृत करता है। प्रशिक्षण पाइपलाइनें मानव पेशेवर खेलों से पर्यवेक्षित शिक्षण और स्व-खेल फ़ाइन-ट्यूनिंग को मिलाती हैं, जिससे मॉडल को सरल पैटर्न लाइब्रेरी से परे शुरुआती पैटर्न और अंतिम गेम रणनीतियाँ सीखने की अनुमति मिलती है। कोडबेस में क्लासिक गो फ़ॉर्मैट को पार्स करने, प्रशिक्षण उदाहरण बनाने और मानक परीक्षण सूट और ऑनलाइन सर्वर पर मॉडल का मूल्यांकन करने के लिए उपकरण शामिल हैं। एक KGS/ऑनलाइन क्लाइंट और मैच रनर नियंत्रित टूर्नामेंट या निरंतर रेटिंग मूल्यांकन को मंच देना व्यावहारिक बनाते हैं। हालाँकि बाद की परियोजनाओं (जैसे ELF OpenGo) ने इसे शक्ति में पीछे छोड़ दिया, डार्कफ़ॉरेस्टगो न्यूरल-MCTS गो सिस्टम के लिए ऐतिहासिक रूप से महत्वपूर्ण, स्पष्ट संदर्भ बना हुआ है।



विशेषताएं

  • अवशिष्ट CNN नीति/मूल्य नेटवर्क को MCTS के साथ एकीकृत किया गया
  • मानव खेलों पर पर्यवेक्षित पूर्व-प्रशिक्षण और स्व-खेल का बारीक समायोजन
  • फ़ीचर निष्कर्षण, उदाहरण निर्माण और मूल्यांकन के लिए डेटा पाइपलाइन
  • केजीएस या स्क्रिप्टेड टूर्नामेंट के लिए मैच रनर और ऑनलाइन क्लाइंट
  • पुनरुत्पादनीय परीक्षणों के लिए कॉन्फ़िगर करने योग्य खोज पैरामीटर और समय नियंत्रण
  • मॉडल चेकपॉइंट्स को निर्यात, विश्लेषण और तुलना करने के लिए उपकरण


प्रोग्रामिंग भाषा

C


श्रेणियाँ

खेल, कृत्रिम बुद्धिमत्ता

यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/darkforestgo.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे हमारे किसी भी निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टम से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए OnWorks में होस्ट किया गया है।



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