Wenn Sie vom DeepMind AlphaGo-Programm fasziniert waren, es gibt gute Nachrichten für dich. Einige Go-Enthusiasten haben die Ergebnisse der Papel AlphaGo Zero, mit einigen von Google bereitgestellten Ressourcen.
Quelle: VERDRAHTET
Die Entwickler möchten betonen, dass dieses Projekt in keiner Weise mit dem offiziellen AlphaGo-Programm von DeepMind verbunden ist. Es ist eine unabhängige Anstrengung, inspiriert von AlphaGo, aber nicht damit verbunden.
Laut den Entwicklern, Minigo „ist eine reine Python-Implementierung eines AI Go basierend auf neuronalen Netzen, mit TensorFlow". Fügt einige Funktionen und Architekturänderungen hinzu “Das Spiel Go ohne menschliches Wissen meistern” Papier. Kürzlich, diese architektur wurde im “Meistern Sie Schach und Shogi durch Selbstspiel mit einem allgemeinen Verstärkungslernalgorithmus” Papier.
Die Ziele dieses Projekts, von den Autoren beschrieben, Sind unten aufgeführt:
- Bieten Sie mit Tensorflow eine klare Reihe von Lernbeispielen, Kubernetes und Google Cloud Platform zur Einrichtung von Reinforcement-Learning-Kanälen auf verschiedenen Hardwarebeschleunigern.
- Reproduzieren Sie die Methoden der ursprünglichen DeepMind AlphaGo-Artikel so originalgetreu wie möglich, durch eine Open-Source-Implementierung und Open-Source-Pipeline-Tools.
- Geben Sie unsere Daten an, Outdoor-Erkenntnisse und -Entdeckungen zum Nutzen der Go-Communitys, maschinelles Lernen und Kubernetes.
Wenn Sie daran interessiert sind, dies auf Ihrer Maschine zu tun, Sie können auf den Minigo-Quellcode und andere Ressourcen zugreifen, hier.
Nur ein Hinweis hier, dass Sie Folgendes benötigen, bevor Sie loslegen können:
Unsere Meinung dazu
Die Entwickler erwähnen immer wieder, dass es sich hierbei nicht um ein DeepMind-Projekt handelt und explizit nicht als Konkurrenz zu AlphaGo gedacht ist. Sie wollten nur, dass andere Entwickler in der Community es verstehen (und vielleicht werden sie replizieren oder verbessern) So funktioniert das Go-Modell. Es ist definitiv etwas, auf das Sie im weiteren Verlauf dieser Studie achten sollten..
