这是名为 DarkForestGo 的 Linux 应用程序，其最新版本可以下载为 darkforestGosourcecode.tar.gz。它可以在免费的工作站托管服务提供商 OnWorks 上在线运行。
使用 OnWorks 免费下载并在线运行此名为 DarkForestGo 的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从此网站启动OnWorks Linux online 或Windows online emulator 或MACOS online emulator。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Linux 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序，安装并运行。
截图：
DarkForestGo
描述：
darkforestGo 是一款早期的深度强化学习围棋引擎，它将卷积策略/价值网络与蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 相结合，从而能够以强大的业余水平完成 19×19 的完整棋局。该系统将快速的 GPU 策略推理与 CPU 或 GPU 辅助的树搜索相结合，因此网络中的先验知识可以指导探索，而搜索则用于改进局部策略。训练流程融合了来自人类专业比赛的监督学习和自我对弈微调，使模型能够学习开局模式和残局策略，而不仅仅是简单的模式库。代码库包含用于解析经典围棋格式、生成训练样本以及在标准测试套件和在线服务器上评估模型的工具。KGS/在线客户端和比赛运行器使其能够用于举办受控锦标赛或持续的等级分评估。尽管后来的项目（如 ELF OpenGo）在实力上超越了它，但 darkforestGo 仍然是神经-MCTS 围棋系统历史上重要且清晰的参考。
功能
- 与 MCTS 集成的残差 CNN 策略/价值网络
- 人类游戏的监督预训练加上自我游戏微调
- 用于特征提取、示例生成和评估的数据管道
- KGS 或脚本锦标赛的比赛执行者和在线客户端
- 可配置的搜索参数和时间控制，用于可重复的测试
- 导出、分析和比较模型检查点的工具
程式语言
C
分类
此应用程序也可从 https://sourceforge.net/projects/darkforestgo.mirror/ 获取。它已托管在 OnWorks 中，以便通过我们的免费操作系统之一以最便捷的方式在线运行。