《28 天自制你的 AlphaGo》，正在写的一个系列（已经可以真正与自制小狗对弈了）
withablink · 2017-01-15 13:31:35 +08:00 · 3000 次点击这是一个创建于 2861 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
大家好，我正在写一个《 28 天自制你的 AlphaGo 》系列，已经写到可以真正训练神经网络，并且与自制小狗对弈了。会玩编程的朋友可以看看：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/24885190
如果看完有收获，点个赞吧~（如果公众号或网站希望转载，请先联系我，谢谢）。
下面黑棋是自制小狗，可以看到会开局（不过它目前是纯感觉下棋，没有搜索，不会死活，所以一战斗就崩）：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/24885190
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下面黑棋是自制小狗，可以看到会开局（不过它目前是纯感觉下棋，没有搜索，不会死活，所以一战斗就崩）：
第 1 条附言 · 2017-01-16 14:38:10 +08:00
各位收藏之后可以回复一下...否则很快就潜下去了。
第 2 条附言 · 2017-01-18 23:06:21 +08:00
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fffflyfish 2017-01-15 14:12:04 +08:00 via iPad
我以为楼主是要全部自制，包括模型搭建，代码编写，看了一圈还是在跑写好的代码。。。
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withablink OP @fffflyfish 一篇篇来，后续要全部搭，但一开始能让学习者马上看到一个小结果很重要。
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toowangziyi 2017-01-15 15:15:11 +08:00 via Android
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kn007 2017-01-15 15:33:15 +08:00
关注
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liujun3712 2017-01-15 15:37:43 +08:00 via Android
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tigerstudent 2017-01-15 16:06:33 +08:00
坐等楼主横扫 QQ 游戏大厅怒砍 80 连胜
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WildCat 2017-01-15 16:20:19 +08:00 via iPhone
怎么第一篇是 MXNet 第二篇就成了 Tensorflow ？
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fffflyfish 2017-01-15 16:33:26 +08:00
@withablink 可以可以，收藏了
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htfy96 2017-01-15 17:05:43 +08:00
趁机安利一下最近写的 ai https://github.com/sjtu-ai-go/go-ai ，介绍 https://intmainreturn0.com/2017/01/01/bakago/
作为期末 Project 弄的一个东西，训练部分代码之后会整理一下。除了 GTP 以外的部分都是自己写的。最后的结果 policy net accu = 52%，能够打赢单机版 Darkforest Go （ 15s ） find . -type f | grep -Ev 'vendor|cmake-build|build|virtualenv' | grep -E '(cpp|hpp)$' | xargs wc -l 4438 total |
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withablink OP @WildCat 后文会用 MXNet ，不过网上大部分人是用 TensorFlow ，所以两个都装了吧。
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withablink OP @htfy96 是不是网络有问题，估计 Darkforest Go （ 15s ） 应该没那么弱吧？
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withablink OP |
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vicluo96 2017-01-15 19:16:13 +08:00 via Android
@withablink 其实 df 原始单机版很弱，因为自带模型 accu 很低，即使换成更高 accu(~40%)的 model 也打不过这个 AI 。然而这个 AI 对 pachi 胜率很低，因为 MCTS 写的很菜…
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vicluo96 2017-01-15 19:17:32 +08:00 via Android
这个 AI 可以完虐 df 单机(10+目)，但是经常小负 pachi 。而 df 单机又能赢 pachi …
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livc 2017-01-15 20:04:41 +08:00
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withablink OP @vicluo96 那看来是 df 作者故意没有摆上去好的模型，正常现在大家都到 55-60%了
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withablink OP 各位收藏之后可以回复一下...否则很快就潜下去了。
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