Este é o aplicativo para Windows chamado DarkForestGo, cuja versão mais recente pode ser baixada como darkforestGosourcecode.tar.gz. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado DarkForestGo com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie qualquer emulador on-line OS OnWorks a partir deste site, mas um emulador on-line melhor do Windows.
- 5. No sistema operacional OnWorks Windows que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo e instale-o.
- 7. Baixe o Wine de seus repositórios de software de distribuição Linux. Depois de instalado, você pode clicar duas vezes no aplicativo para executá-lo com o Wine. Você também pode experimentar o PlayOnLinux, uma interface sofisticada do Wine que o ajudará a instalar programas e jogos populares do Windows.
Wine é uma forma de executar software Windows no Linux, mas sem a necessidade de Windows. Wine é uma camada de compatibilidade do Windows de código aberto que pode executar programas do Windows diretamente em qualquer desktop Linux. Essencialmente, o Wine está tentando reimplementar o suficiente do Windows do zero para que possa executar todos os aplicativos do Windows sem realmente precisar do Windows.
CAPTURAS DE TELA:
DarkForestGo
DESCRIÇÃO:
darkforestGo é um dos primeiros mecanismos de Go com aprendizado por reforço profundo que combinava uma rede convolucional de políticas/valores com a Busca em Árvore de Monte Carlo (MCTS) para jogar o jogo 19×19 completo em um nível amador robusto. O sistema acopla a rápida inferência de políticas de GPU com a busca em árvore assistida por CPU ou GPU, de modo que os antecedentes da rede orientem a exploração enquanto a busca refina as táticas locais. Os pipelines de treinamento combinam aprendizado supervisionado de jogos profissionais humanos e ajuste fino de jogo próprio, permitindo que o modelo aprenda padrões de abertura e táticas de final de jogo além de simples bibliotecas de padrões. A base de código inclui ferramentas para analisar formatos clássicos de Go, gerar exemplos de treinamento e avaliar modelos em suítes de teste padrão e servidores online. Um cliente KGS/online e um match runner tornam prático organizar torneios controlados ou avaliação contínua de classificação. Embora projetos posteriores (como o ELF OpenGo) o tenham superado em força, o darkforestGo continua sendo uma referência historicamente importante e limpa para sistemas de Go com MCTS neural.
Recursos
- Política/rede de valor da CNN residual integrada com MCTS
- Pré-treinamento supervisionado em jogos humanos, além de ajuste fino do jogo individual
- Pipelines de dados para extração de recursos, geração de exemplos e avaliação
- Match runner e cliente online para KGS ou torneios com script
- Parâmetros de pesquisa configuráveis e controles de tempo para testes reproduzíveis
- Ferramentas para exportar, analisar e comparar pontos de verificação do modelo
Linguagem de Programação
C
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/darkforestgo.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil em um de nossos sistemas operacionais gratuitos.