알파고가 딥러닝에서 바둑두는 속도

대구대구탕(211.210) 2016.03.12 05:24:04

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KGS 공개서버에서 플레이된 게임들 중 비교적 고수(6단부터 9단)의 게임 16만개로부터 약 3천만수를 가져와 정책망을 학습시킨다

(이 부분은 바둑의 룰에 따라 착점하는 것을 이해하는 초기화 과정, KGS 기보 데이터베이스는 정책망 초기화(1번)에만 사용되고, 이후의 학습에는 전혀 사용하지 않는다)

학습된 다양한 버전의 정책망끼리 서로 대전시키며 정책망의 성능을 개선해나간다(가치망을 위해 딥러닝으로 3주동안 3억4천만번의 반복학습)

세돌이와 경기전 5개월(12,960,000초)동안 128만번의 자체대국을 하였다.

대충 대국 1번에 10초내외로, 판당100수정도를 뒀다면(알파고는 이정도만둬도 한쪽이 승률100%에 근접할수있다고 생각하면) 1수에 0.1초니까

구글기보검색으로 기보 집어넣으면 최선의 다음수 검색결과 0.1초면 뜰수있어

어때?

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