이는 최신 릴리스를 v0.5.4.zip으로 다운로드할 수 있는 AlphaZero.jl이라는 Linux 앱입니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
OnWorks와 함께 AlphaZero.jl이라는 이 앱을 무료로 다운로드하여 온라인에서 실행하십시오.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 OnWorks Linux 온라인 또는 Windows 온라인 에뮬레이터 또는 MACOS 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Linux OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 응용 프로그램을 다운로드하여 설치하고 실행합니다.
스크린 샷
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AlphaZero.jl
기술
체스와 바둑과 같은 게임에서 초인적인 수준에 도달했다는 널리 알려진 성공 외에도 DeepMind의 AlphaZero 알고리즘은 학습과 검색을 결합하여 대규모 조합 공간을 효과적으로 탐색하는 보다 일반적인 방법론을 보여줍니다. 우리는 이 방법론이 다양한 연구 분야에서 흥미로운 응용 프로그램을 가질 수 있다고 믿습니다. AlphaZero는 리소스가 부족하기 때문에 성공적인 오픈 소스 구현(예: Leela Zero)은 저수준 언어(예: C++)로 작성되고 고도로 분산된 컴퓨팅 환경에 최적화되어 있습니다. 이로 인해 학생, 연구원 및 해커가 액세스하기가 어렵습니다. Github에서 많은 간단한 Python 구현을 찾을 수 있지만 Othello 또는 Connect Four와 같은 게임에서 합리적인 기준을 능가할 수 있는 것은 없습니다. 예를 들어 가장 인기 있는 README의 벤치마크는 훨씬 더 강력해 보이지 않는 욕심 많은 기준선과 함께 임의의 기준선만 제공합니다.
기능
- 핵심 알고리즘은 순수하고 해킹 가능한 줄리아 코드 2,000줄에 불과합니다.
- 일반 인터페이스를 통해 새로운 게임이나 새로운 학습 프레임워크에 대한 지원을 쉽게 추가할 수 있습니다.
- Python 대안보다 XNUMX~XNUMX배 빠른 속도
- 이 구현을 통해 GPU가 있는 표준 데스크톱 컴퓨터에서 중요한 게임을 해결할 수 있습니다.
- 한 줄의 코드를 수정하지 않고 단일 컴퓨터에서처럼 쉽게 동일한 에이전트를 컴퓨터 클러스터에서 교육할 수 있습니다.
- 여러 시뮬레이션 스레드에서 신경망에 요청을 일괄 처리할 수 있는 비동기 시뮬레이션 메커니즘
프로그래밍 언어
줄리아
카테고리
이것은 https://sourceforge.net/projects/alphazero-jl.mirror/에서도 가져올 수 있는 애플리케이션입니다. 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉬운 방법으로 온라인으로 실행하기 위해 OnWorks에서 호스팅되었습니다.
