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Re: [心得] 電腦圍棋的小常識

看板GO (圍棋)作者 (低語森林悄悄寧靜)時間10年前 (2016/02/01 11:41), 編輯推噓6(6推 0噓 12→)
留言18則, 7人參與, 最新討論串2/3 (看更多)
XD: 其實台灣專門做這一塊的高手 現在轉行了? 冷牛奶 之前研發到可以跟zen單挑 有一爭之力 關於谷歌的程式 我比較想要讓他 擺一些鬼手的瞬間 他真的發現得了嗎? 例如秀哉跟吳大國手的空裡點 藤澤秀行殺加藤正夫的只此一手 坂田榮男的一拖拉庫... 真好奇 可能得問AJA了... -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.162.45.232 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/GO/M.1454298104.A.745.html
推
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我猜應該秒殺，這些名局應該是第一批餵AI的食物
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就算不是第一批，應該也是餵過。如果答不出來……
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推
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餵過跟TRAIN起來是兩回事，偶發的鬼手可能當NOISE進不去
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推
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我不行啦，身體太多毛病，已經不寫圍棋程式了。還有Cold
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milk根本比不上Zen，倒是交大吳毅成老師的團隊開發的CGI
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最近棋力突飛猛進，我看很有可能已經有KGS 6D水準了
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推
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這個問題太有趣了。因為機器學習講究的是學到普遍性的原則
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，而非記憶各種特殊解，所以這個問題就得看這些鬼手發生當
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時的盤面會不會透過類神經網路映射到一個容易發現鬼手的特
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殊空間(而不是人類直觀看到的361維空間)。如果可以，表示Al
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phaGo的普遍性原則萃取得非常之好，很神。
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有時鬼手妙手是因非理性或失衡造成某種局面而爆發出來的.
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人比較會這樣..電腦很理性我就不知會不會這樣會爆。
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有時雙方無錯著還挺無聊的-看起伏落差大的對局有趣點。
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推
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答得出來也可能是 overfitting 不一定是好事
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推
02/02 03:43, , 16F
其實之前那篇我推文也就是想說這些妙手鬼手是真的很難學，
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因為是違反Data Mining & Machine Learing大方向的學習，
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但也不是沒有研究在針對這種「找出有價值的稀少特例」在做
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