DarkForestGo라는 이름의 Linux 앱으로, 최신 버전은 darkforestGosourcecode.tar.gz 파일로 다운로드할 수 있습니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
OnWorks로 DarkForestGo라는 앱을 무료로 다운로드하여 온라인에서 실행해보세요.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 OnWorks Linux 온라인 또는 Windows 온라인 에뮬레이터 또는 MACOS 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Linux OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 응용 프로그램을 다운로드하여 설치하고 실행합니다.
스크린샷:
다크포레스트고
설명 :
darkforestGo는 합성곱 정책/가치 네트워크와 몬테카를로 트리 탐색(MCTS)을 결합하여 19×19 게임 전체를 아마추어 수준에서 완벽하게 플레이할 수 있도록 하는 초기 심층 강화 학습 바둑 엔진입니다. 이 시스템은 빠른 GPU 정책 추론과 CPU 또는 GPU 지원 트리 탐색을 결합하여 네트워크의 사전 확률을 기반으로 탐색을 유도하고, 탐색을 통해 지역 전략을 개선합니다. 학습 파이프라인은 인간 프로 게임의 지도 학습과 자가 플레이 미세 조정을 결합하여 모델이 단순한 패턴 라이브러리를 넘어 오프닝 패턴과 엔드게임 전략을 학습할 수 있도록 합니다. 코드베이스에는 고전적인 바둑 형식 분석, 학습 예제 생성, 표준 테스트 스위트 및 온라인 서버에서 모델 평가를 위한 도구가 포함되어 있습니다. KGS/온라인 클라이언트와 매치 러너를 통해 토너먼트를 진행하거나 연속적인 레이팅 평가를 진행할 수 있습니다. ELF OpenGo와 같은 후속 프로젝트들이 darkforestGo를 능가하는 성능을 보여주었지만, darkforestGo는 신경망 기반 MCTS 바둑 시스템에 대한 역사적으로 중요하고 명확한 참고 자료로 남아 있습니다.
기능
- MCTS와 통합된 잔여 CNN 정책/가치 네트워크
- 인간 게임에 대한 감독된 사전 훈련과 자체 플레이 미세 조정
- 기능 추출, 예제 생성 및 평가를 위한 데이터 파이프라인
- KGS 또는 스크립트 토너먼트를 위한 매치 러너 및 온라인 클라이언트
- 재현 가능한 테스트를 위한 구성 가능한 검색 매개변수 및 시간 제어
- 모델 체크포인트를 내보내고, 분석하고, 비교하는 도구
프로그래밍 언어
C
카테고리
이 애플리케이션은 https://sourceforge.net/projects/darkforestgo.mirror/에서도 다운로드할 수 있습니다. OnWorks에 호스팅되어 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉽게 온라인에서 실행할 수 있습니다.