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[討論] AlphaGo的演進

看板GO (圍棋)作者 (追尋永遠)時間9年前 (2017/01/05 02:03), 編輯推噓8(8推 0噓 13→)
留言21則, 11人參與, 最新討論串1/1
三月份的AlphaGo 喜歡掛角之後手拔、不完成木谷定石 直接回補低位中國流 或者掛對方角之後高拆星位、碰無憂角等.... 現在這版本完全看不到了 通常星 小目-大馬步飛或二間高拆 之後直接肩衝對方締角 幾乎看不到 掛角 小飛 拆二這種定石 真的讓人覺得是高者在腹 以全域在做計算 就如同吳清源大師所講的 圍棋的最高境界 就是每一手都考慮到全域的平衡 這邊就只能再跪拜一次吳清源大師了! -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.253.16.109 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/GO/M.1483553017.A.A65.html
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01/05 02:07, , 1F
著眼全盤不是什麼新觀念 只是能做到什麼程度而已
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推
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我只學到掛角一間跳直接刺他和能尖沖就盡量尖沖
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01/05 02:18, , 3F
一直有消息說這個Master是純淨的AlphaGO 就是沒餵過人類
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棋譜的 我只想知道真的還假的? 還是說就只是三月那個的
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推
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人類的弱點就是會懶得思考 電腦不會
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01/05 02:20, , 6F
演進版 因為對弈數量又更多 開始拋棄原有棋譜造成的？
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01/05 02:25, , 8F
照進度來看的確很有可能是完全靠自己對局訓練的新版本
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推
01/05 02:28, , 9F
電腦用演算法剪枝 人類就是用定石剪枝
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推
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看來吳清源再一次打趴木谷實Orz
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推
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即使是沒有人類棋譜當初始資料 也是可能train出不同結果的
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AlphaGo
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推
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沒有人類棋譜，大概要花比較久時間從0訓練到一個程度
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因為兩個白癡下棋(電腦不懂規則)訓練不會學到真正有用data
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這就是為什麼機器學習要先餵資料跟結果收斂，不收斂也無用
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推
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這種東西不可能從0開始啊 機器學習為什麼叫學習?
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就是有一個訓練的data給他開始自主學習
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完全沒有棋譜某種程度上來說是可以問題是沒必要
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餵棋譜下去跟自己訓練在alphago上最終還是cjo4差不多的
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還是會差不多的 因為圍棋雖然變化大但空間還是很有限
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推
01/05 08:08, , 21F
又來一個鍵盤高手 我看連DM的發表都沒看過 可笑
01/05 08:08, 21F
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