https://wiki.taigi.ima.org.tw/w/index.php?action=history&feed=atom&title=AlphaZero 2026-06-03T18:19:13Z 本 wiki 上此頁面的修訂紀錄 MediaWiki 1.43.1 https://wiki.taigi.ima.org.tw/w/index.php?title=AlphaZero&diff=358407&oldid=prev 2025-08-22T03:05:17Z

<p>從 JSON 檔案批量匯入</p> <p><b>新頁面</b></p><div>&#039;&#039;&#039;AlphaZero&#039;&#039;&#039;是 DeepMind 所開發的人工智慧軟體。<br /> <br /> ==簡介==<br /> <br /> AlphaZero 使用佮 AlphaGo Zero 類似但是閣較一般性的演算法，咧無做傷濟改變的前提落，並且演算法對圍棋延伸到將棋佮西洋棋上。AlphaZero 佮 AlphaGo Zero 無仝的所在佇咧：<br /> <br /> * AlphaZero 的超參數是寫死的。<br /> * AlphaZero 這馬會斷更新人工神經網路。<br /> * 圍棋佇咧某一寡狀況是對稱抑是會當轉踅的，AlphaGo Zero 的程式利用這個特性降低計算複雜性，AlphaZero 因為延伸到將棋佮西洋棋伊是提掉這段程式。<br /> * 西洋棋有已經知影佮局終局資料庫，所以乎 AlphaZero 利用這个終局的資料庫納入計算。<br /> <br /> ==佮 Stockfish 以及 elmo 的較==<br /> <br /> AlphaZero 是無蒙特卡洛樹搜揣，每秒只會當揣八萬步（西洋棋）與四萬步（將棋）， 比較起來 Stockfish 每秒會當七千萬步，以及 elmo 每秒會當三千五百萬步，AlphaZero 是利用類神經網路提昇矣搜揣的品質。<br /> <br /> ==訓練==<br /> <br /> AlphaZero 使用五 , 空粒第一代的 TPU 進行訓練。<br /> <br /> ==成績==<br /> <br /> ===西洋棋===<br /> <br /> 佇四點鐘的訓練了後（大約自我訓練四千四百萬局）， AlphaZero 用二十八勝七十二佮空敗的成績拍敗 Stockfish。<br /> <br /> ===將棋===<br /> <br /> 你若十二點鐘的訓練了後（大約是自我訓練兩千四百萬局）， AlphaZero 以九十勝二佮八敗的成績拍敗 elmo。<br /> <br /> ===圍棋===<br /> <br /> 佇咧三十四點鐘的訓練了後（大約是自我訓練兩千一百萬局）， AlphaZero 以六十勝四十敗的成績拍敗 AlphaGo Zero。<br /> <br /> ==相關連結==<br /> <br /> * AlphaGo Zero<br /> * DeepMind<br /> * ELF OpenGo<br /> * KataGo<br /> <br /> ==參考資料==<br /> <br /> ==外部連結==<br /> <br /> * Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm，AlphaZero 的論文。<br /> * Game Downloads，AlphaZero 佮西洋棋軟體 Stockfish 的對弈記錄。<br /> * Chess . com Youtube playlist for AlphaZero vs . Stockfish<br /> <br /> [[分類: 待校正]]</div>

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