This is the Linux app named DarkForestGo whose latest release can be downloaded as darkforestGosourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Scarica ed esegui online gratuitamente questa app chiamata DarkForestGo con OnWorks.
Segui queste istruzioni per eseguire questa app:
- 1. Scaricata questa applicazione sul tuo PC.
- 2. Entra nel nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 3. Carica questa applicazione in tale file manager.
- 4. Avviare l'emulatore online OnWorks Linux o Windows online o l'emulatore online MACOS da questo sito Web.
- 5. Dal sistema operativo OnWorks Linux che hai appena avviato, vai al nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 6. Scarica l'applicazione, installala ed eseguila.
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DarkForestGo
DESCRIZIONE
darkforestGo è uno dei primi motori Go basati sul deep reinforcement learning che combina una rete convoluzionale di policy/valori con la ricerca ad albero Monte Carlo (MCTS) per giocare l'intera partita 19x19 a un livello amatoriale di alto livello. Il sistema abbina una rapida inferenza delle policy GPU alla ricerca ad albero assistita da CPU o GPU, in modo che le priorità della rete guidino l'esplorazione mentre la ricerca affina le tattiche locali. Le pipeline di training combinano l'apprendimento supervisionato da partite umane professionistiche e la messa a punto automatica, consentendo al modello di apprendere pattern di apertura e tattiche di fine partita oltre le semplici librerie di pattern. La base di codice include strumenti per l'analisi dei formati Go classici, la generazione di esempi di training e la valutazione dei modelli su suite di test standard e server online. Un client KGS/online e un match runner lo rendono pratico per organizzare tornei controllati o una valutazione continua del punteggio. Sebbene progetti successivi (come ELF OpenGo) lo abbiano superato in potenza, darkforestGo rimane un riferimento storicamente importante e pulito per i sistemi Go basati su MCTS neurali.
Caratteristiche
- Rete di valori/politiche CNN residua integrata con MCTS
- Pre-allenamento supervisionato su giochi umani più messa a punto del gioco autonomo
- Pipeline di dati per l'estrazione di funzionalità, la generazione di esempi e la valutazione
- Match runner e client online per tornei KGS o con script
- Parametri di ricerca configurabili e controlli temporali per test riproducibili
- Strumenti per esportare, analizzare e confrontare i checkpoint del modello
Linguaggio di programmazione
C
Categorie
Questa applicazione può essere scaricata anche da https://sourceforge.net/projects/darkforestgo.mirror/. È ospitata su OnWorks per poter essere eseguita online nel modo più semplice da uno dei nostri sistemi operativi gratuiti.
