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.
OnWorks を使用して DarkForestGo というアプリを無料でダウンロードし、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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ダークフォレストゴー
DESCRIPTION
darkforestGoは、畳み込み方策/値ネットワークとモンテカルロ木探索（MCTS）を組み合わせた初期の深層強化学習囲碁エンジンであり、19×19のゲームをアマチュアレベルでプレイできます。このシステムは、高速GPU方策推論とCPUまたはGPU支援による木探索を組み合わせることで、ネットワークからの事前学習によって探索を導き、探索によって局所的な戦術を洗練させます。トレーニングパイプラインは、人間のプロのゲームからの教師あり学習と自己プレイの微調整を組み合わせることで、モデルが単純なパターンライブラリを超えた序盤のパターンと終盤の戦術を学習できるようにします。コードベースには、古典的な囲碁フォーマットの解析、トレーニング例の生成、標準テストスイートとオンラインサーバーでのモデル評価のためのツールが含まれています。KGS/オンラインクライアントとマッチランナーにより、制御されたトーナメントのステージングや継続的なレーティング評価が実用的になります。後発のプロジェクト（ELF OpenGoなど）が強力さで上回りましたが、darkforestGoは歴史的に重要な、ニューラルMCTS囲碁システムの明確なリファレンスであり続けています。
オプション
- MCTSと統合された残差CNNポリシー/値ネットワーク
- 人間のゲームにおける教師あり事前学習と自己プレイの微調整
- 特徴抽出、例生成、評価のためのデータパイプライン
- KGS またはスクリプト トーナメント用のマッチ ランナーとオンライン クライアント
- 再現可能なテストのための設定可能な検索パラメータと時間制御
- モデルチェックポイントをエクスポート、分析、比較するためのツール
プログラミング言語
C
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/darkforestgo.mirror/ からも入手できます。OnWorks でホストされているため、無料のオペレーティングシステムから最も簡単にオンラインで実行できます。
