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Minigo
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Minigo是一套電腦圍棋軟體。
簡介
Minigo是一套依照Google DeepMind在《自然》上對於AlphaGo Zero所發表的論文《Mastering the game of Go without human knowledge[3]》所實做出的開源電腦圍棋程式[4]，也就是不使用人類棋譜與累積的圍棋知識，僅實做圍棋規則，使用單一類神經網路從自我對弈中學習（不像AlphaGo以人類角度思考，設計了Policy Network與Value Network）。
軟體是基於Brain Lee的MuGo繼續開發，使用Python與C++撰寫，並且透過TensorFlow實做類神經網路的部份[4]。程式碼以Apache License 2.0釋出[2]，訓練資料以公有領域（Public domain）釋出[5]。
專案的目標包括了[4]：
- 提供使用TensorFlow、Kubernetes以及Google雲端平台實做強化學習（英語：Reinforcement learning）的範例。
- 盡可能重製論文裡所提到的方法，並提供開源的程式與工具。
- 提供資料以及訓練成果，讓圍棋界、機器學習領域以及Kubernetes社群都能夠受益。
除此之外，專案也希望藉由獨立另外實做，驗證Leela Zero所產生的疑問[6]。
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這個計畫雖然是掛在TensorFlow的GitHub下（且TensowFlow是由Google研發出的軟體），而且主要的專案貢獻者Andrew Jackson[7][註 1]與Tom Madams[註 2]都是Google員工，但官方一再強調這並非TensorFlow專案的一環[6]，也不是Google DeepMind的AlphaGo官方版本，而是由獨立的團隊依照AlphaGo Zero的論文而實做出的版本[4][8]。
雖然Google與Google DeepMind沒有正式參與Minigo計畫，但Andrew Jackson使用的是Google所提供的20%時間[6]，並且得到Google贊助提供硬體資源進行運算，供Minigo團隊確認程式正確性[4][9]：
- 第一階段（2017年十月）
- 使用約1000 CPU cores（沒有GPU）跑兩週，訓練9x9棋盤，主要是確認程式實做的正確性。
- 第二階段（2017年十二月至2018年一月）
- 使用約1000 GPU跑四個禮拜，訓練19x19棋盤，使用20 blocks x 128 filters，在更大的規模上邊修正bug，邊對程式做出各類改善，並摸索論文裡沒有提到的細節要如何實做。在160個迭代（generation）後，團隊將訓練結果放到KGS與CGOS上對弈，以
somebot為名，後面的數字表示是哪個迭代。最終大約跑了250個迭代。 - 第三階段（2018年1月20日至2月1日）
- 在確認論文內不清楚的地方，嘗試後從錯誤中學到不少事情。
- 第四階段（2018年2月7日後至三月）
- 因為19x19的成果受限，改回使用9x9訓練，在大約一個禮拜的訓練後達到職業水準。
- v5（2018年三月至四月）
- 引擎部份改用C++重寫，以改善效能。
- v7a（2018年五月的第一周）
- v7（2018年5月16日至7月17日）
- v9（2018年7月19日至8月1日）
- 取得新的資源，使用600個TPU（v2）訓練。
- v10（2018年8月28日至9月14日）
- v11（2018年9月14日至9月17日）
- v12
- v13
- v14
- v15
合作
Leela Zero同樣也是依照AlphaGo Zero論文所獨立實做出來的軟體[10]，而Minigo專案取得Google贊助的計算資源，透過大量計算資源得到品質還不錯的訓練網路資料。因此Leela Zero的團隊與Minigo的團隊基於雙方的經驗，討論參數的調整能帶來的改善，以及雙方訓練資料共享的可能性[11]。
成績
Minigo的第二階段在CGOS上以somebot開頭的名稱參與19x19的對戰[12]，排名最高的帳號為somebot-199b[13]，取得約2600分的BayesElo成績[12]。
相關連結
- AlphaGo，所參考論文的電腦圍棋軟體。
- AlphaGo Zero，所參考論文的電腦圍棋軟體。
- Leela Zero，另外一套也是依照AlphaGo Zero所實做的開源電腦圍棋軟體。
- MuGo，由Brain Lee依照AlphaGo的論文所開發的電腦圍棋軟體。
- TensorFlow，Minigo所使用到的框架。
- 電腦圍棋
- 圍棋軟體
參考資料
註解
外部連結
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