これは AlphaZero.jl という名前の Linux アプリで、その最新リリースは v0.5.4.zip としてダウンロードできます。 これは、ワークステーション用の無料のホスティング プロバイダーである OnWorks でオンラインで実行できます。
OnWorks で AlphaZero.jl という名前のこのアプリを無料でダウンロードしてオンラインで実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショットは
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アルファゼロ.jl
DESCRIPTION
DeepMind の AlphaZero アルゴリズムは、チェスや囲碁などのゲームで超人的なレベルに到達したことで広く公表された成功を超えて、学習と検索を組み合わせて大規模な組み合わせ空間を効果的に探索する、より一般的な方法論を示しています。 この方法論は、多くの異なる研究分野でエキサイティングなアプリケーションを持つことができると信じています. AlphaZero はリソースを大量に消費するため、成功したオープンソース実装 (Leela Zero など) は低レベル言語 (C++ など) で記述され、高度に分散されたコンピューティング環境向けに最適化されています。 これにより、学生、研究者、ハッカーがアクセスしにくくなっています。 多くの単純な Python 実装が Github で見つけることができますが、Othello や Connect Four などのゲームの合理的なベースラインに勝るものはありません。 実例として、それらの中で最も人気のある README のベンチマークは、ランダムなベースラインのみを特徴としており、あまり強くないように見える貪欲なベースラインを特徴としています。
オプション
- コア アルゴリズムは、わずか 2,000 行の純粋でハッキング可能な Julia コードです。
- 汎用インターフェースにより、新しいゲームや新しい学習フレームワークのサポートを簡単に追加できます
- Python の代替手段よりも XNUMX ～ XNUMX 桁高速
- この実装により、GPU を搭載した標準的なデスクトップ コンピューターで重要なゲームを解決できます。
- XNUMX 台のコンピューターと同じくらい簡単に、コードを XNUMX 行も変更することなく、マシンのクラスターで同じエージェントをトレーニングできます。
- 複数のシミュレーション スレッド間でニューラル ネットワークへの要求をバッチ処理できる非同期シミュレーション メカニズム
プログラミング言語
ジュリア
カテゴリー
これは https://sourceforge.net/projects/alphazero-jl.mirror/ からも取得できるアプリケーションです。 これは、OnWorks でホストされており、無料のオペレーティング システムの XNUMX つからオンラインで簡単に実行できます。
