[棋訊] 世界智能圍棋賽預賽5輪結束

[danielcz (白水煮蛙)]

對陣及成績表﹕    https://home.yikeweiqi.com/#/gonews/detail/27123?type=1

1. 絕藝      全勝

2. 星陣      負1
3. AQZ       負1

4. CGI       負1-3
5. 韓豆      負1-2
6. Leelazero 負2-3
7. 弈小天    負2-4

8. 清石圍棋  勝10-12
9. 章魚圍棋  勝11-13
10 手談      勝11-14
11 超越圍棋  勝12-14

12 石子旋風  勝13
13 棋精靈    勝14

14 堯弈      全負

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推 refusekkk: 全負……是還沒開發完就推出上線嗎
推 ddavid: AI的比賽有全負機率很高啊，不像人類很常能抓失誤，AI直
→ ddavid: 接就是自己最佳狀態，基本實力輸就是超高機率的壓制了
→ forb9823018: 堯弈的對局 感覺有可能下不贏業餘低段
→ forb9823018: 光是布局就有好幾步其他AI大扣分的
→ forb9823018: 感覺是半成品 訓練量還不夠就參賽
→ forb9823018: 一些還算簡單的死活沒注意到，被封死了才發現逃不掉
推 ddavid: 大概就訓練時間不足（或是電腦不夠力XD）
→ ddavid: 只是訓練不足的情況比較不算「還沒開發完」就是XD
→ forb9823018: 因為不能判斷是實現論文的code有bug 導致收斂很慢
→ forb9823018: 或是訓練量不夠 能確定的就是應該是半成品
推 battleleader: 看介紹是半成品
→ battleleader: 被帶歪  我要講的是個人作品
推 ddavid: 很合理，個人畢竟資源不足XD
推 kenwufederer: 感覺就是運算資源大戰，基本底子還是AlphaGo
→ ddavid: 畢竟到現在也沒哪一方真的提出什麼完全超越AlphaGo的架構
→ forb9823018: 雖然模板是alpha go 但畢竟論文不是給code
→ forb9823018: 實作出來可能對論文理解有偏差 或者是code的效率不好
→ forb9823018: 都回導致棋力變弱
推 ddavid: 不只這些，就算完全實作了，還有深度學習最麻煩的調參數這
→ ddavid: 關要過XD
推 NoManInCar: Deep learning中的hyper-parameter好像沒有理論的方法
→ NoManInCar: 可以調？