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릴라 제로

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목차

1. 개요

릴라 제로는 2017년 딥마인드의 알파고 제로 논문을 재현하기 위해 시작된 오픈 소스 바둑 인공지능 프로젝트이다. 알파고 제로와 유사한 훈련 과정과 아키텍처를 사용하며, 분산 컴퓨팅을 통해 GPU를 활용하여 학습했다. 2018년 베리게노믹스 컵 세계 AI 바둑 토너먼트에서 3위를 차지했으며, '뉴요커'는 릴라 제로를 "세계에서 가장 성공적인 오픈 소스 바둑 엔진"으로 묘사했다. 릴라 제로는 2021년 2월 분산 학습 서버 종료와 함께 프로젝트가 종료되었고, 현재는 KataGo 및 SAI로 방문자를 안내하고 있다.

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릴라 제로 - [IT 관련 정보]에 관한 문서
기본 정보
Leela Zero 실행 화면
Leela Zero 실행 화면
종류컴퓨터 바둑 소프트웨어
개발자장＝카를로 파스쿠토
발표일2017년 10월 25일
마지막 버전0.17
마지막 버전 발표일2019년 4월 4일
개발 언어C++
라이선스GPL-3.0
웹사이트Leela Zero 공식 웹사이트
Leela Zero Server
종류컴퓨터 바둑 소프트웨어
개발자조너선 로이
발표일2018년 1월 14일
개발 언어Node.js
라이선스AGPL-v3
저장소Leela Zero Server GitHub 저장소
웹사이트Leela Zero 공식 웹사이트

2. 역사

릴라 제로는 2018년 4월 28일 중국 푸저우에서 열린 베리게노믹스 컵 세계 AI 바둑 토너먼트에서 3위를 차지했다.[8] 2018년 말 ''뉴요커''는 릴라와 릴라 제로를 "세계에서 가장 성공적인 오픈 소스 바둑 엔진"으로 묘사했다.[9]

2018년 초, 다른 팀이 동일한 코드 베이스에서 릴라 체스 제로를 분리하여 체스 게임에 적용된 알파제로 논문의 방법을 검증했다. 알파제로가 구글 TPU를 사용한 것은 크라우드 소싱 인프라와 OpenCL 라이브러리를 통해 그래픽 카드 GPU를 사용할 수 있는 기능으로 대체되었다.

분산 학습 서버는 2021년 2월 15일에 종료되었고, 릴라 제로 프로젝트는 종료되었다. 현재 해당 페이지는 방문자를 KataGo 및 SAI로 안내하고 있다.[11]

모델 크기는 시간이 지남에 따라 꾸준히 증가했다. 최초 공개 모델은 1x8 크기(1 레이어, 8 채널)였고(2017년 11월 10일 공개), 최종 공개 모델은 40x256 크기였다(2021년 2월 15일 공개).[12]

2. 1. 개발 배경

릴라 제로는 딥마인드의 알파고 제로에 관한 2017년 논문을 기반으로 제작되었다.[17][20] 오리지널 (제로가 아닌) 릴라에는 정석과 같은 인간에 의한 지식이나 휴리스틱이 프로그램에 포함되어 있었지만, 릴라 제로에는 바둑의 기본적인 규칙만 프로그래밍되었다. 릴라 제로는 신경망을 가지고 있으며, 과거 대국의 결과로부터 학습하여 강화되었다.[21]

릴라 제로는 자체 웹사이트에서 조정된 분산형 협력을 통해 강화되었다. 커뮤니티 구성원들은 계산 자원을 제공하여 클라이언트 프로그램을 실행했고, 클라이언트는 자기 대국을 진행하고 그 결과는 새로운 신경망 강화에 사용되었다. 일반적으로 500개 이상의 클라이언트가 서버에 연결하여 계산 자원을 제공했으며, 커뮤니티는 고품질의 프로그램 코드 개발에도 기여했다.[21]

릴라 제로의 첫 번째 목표는 알파고 제로 논문의 결과를 재현하는 것이었다. 이후 주목을 받으면서 더 많은 컴퓨팅 리소스와 인재가 릴라 제로 프로젝트에 투자되었고, 릴라 제로의 강도는 급격히 증가하여 이전에 개발된 릴라나 다른 바둑 소프트웨어를 능가했다.[34][35]

모델 크기는 시간이 지남에 따라 꾸준히 증가했다. 최초로 공개된 모델은 해시 이름이 d645af97이고 크기가 1x8(1 레이어, 8 채널)이며 2017년 11월 10일 13시 04분에 출시되었다. 마지막으로 공개된 모델은 해시 이름이 0e9ea880이고 크기가 40x256이며 2021년 2월 15일 09시 04분에 출시되었다.[12]

2. 2. 분산 컴퓨팅

릴라 제로는 전 세계 자원자들이 자신의 컴퓨터 자원을 제공하여 학습을 가속화하는 분산 컴퓨팅 방식으로 개발되었다. 자원자들은 클라이언트 프로그램을 실행하여 자기 대국을 진행하고, 그 결과를 서버에 전송하여 새로운 신경망 강화에 사용했다.[21] 일반적으로 500개 이상의 클라이언트가 서버에 연결하여 계산 자원을 제공했으며, 커뮤니티는 고품질의 프로그램 코드 개발에도 기여했다.[21]

릴라 제로의 저자는 개발 시작 당시 하이엔드 PC(엔비디아의 GeForce GTX 1080 Ti)를 사용했을 경우, 알파고 제로의 자기 학습 레벨 2900만 국을 달성하는 데 약 1700년이 걸릴 것으로 예측했다.[36] 이러한 이유로 2017년 11월부터 자원자들이 각자의 하드웨어를 사용하여 저자 그룹이 개발한 "AutoGTP" 프로그램을 통해 분산 컴퓨팅 프로젝트에 참여하는 방식이 되었다. "AutoGTP"는 GTP를 사용하여 학습 결과를 서버와 자동으로 통신했다.[29]

2018년 초, 자원봉사자들은 인디애나 대학교의 슈퍼컴퓨터 Big Red II의 컴퓨팅 자원 사용을 신청하여, 슈퍼컴퓨터의 약 10.7%를 차지하는 3360 코어를 사용하기도 했다.[37][38]

릴라 제로의 분산 학습 서버는 2021년 2월 15일에 종료되었고, 릴라 제로 프로젝트는 종료되었다.[11]

다음은 릴라 제로의 자기 대국 수 증가 추이를 나타낸 표이다.

날짜대국 수
2017년 12월 13일100만 국
2018년 1월 8일200만 국
2018년 1월 23일300만 국
2018년 2월 18일400만 국
2018년 3월 9일500만 국
2018년 3월 28일600만 국
2018년 4월 25일700만 국
2018년 6월 16일800만 국
2018년 7월 29일900만 국
2018년 9월 5일1000만 국


2. 3. 협업

미니고는 릴라 제로와 마찬가지로 알파고 제로의 논문을 바탕으로 만들어진 소프트웨어이며,[39] 구글(Google)의 지원을 받아 계산 자원을 얻었다.[39] 이를 바탕으로 많은 학습 결과를 얻어, 릴라 제로와 미니고의 각 개발팀은 학습 결과 및 학습을 통한 매개변수 등의 노하우 공유에 대한 논의를 진행했다.[40]

ELF OpenGo는 AlphaGo Zero 및 AlphaZero 논문을 바탕으로 페이스북(Facebook)이 구현한 소프트웨어로,[41] 페이스북은 풍부한 계산 자원(2000 GPU를 2주 사용)을 사용하여 학습 결과를 공개했다. Leela Zero 개발팀은 ELF OpenGo의 학습 데이터를 Leela Zero용으로 변환했다(해시 값은 62b5417b[29]).

Leela Zero는 그 후, ELF OpenGo의 학습 데이터를 가져오기로 결정하고, 2018년 5월 7일에 실제로 가져왔다.[42][43]

3. 기술적 특징

릴라 제로는 훈련 과정과 아키텍처에서 알파고 제로를 (거의) 정확하게 복제했다.[13] 훈련은 알파고 제로와 동일한 몬테카를로 트리 탐색을 이용한 자기 대국으로 이루어졌다.

아키텍처는 알파고 제로와 동일하나, 한 가지 차이점이 있다. 마지막으로 출시된 모델(0e9ea880)은 4,700만 개의 매개변수를 가지며, 다음과 같은 구조를 갖는다:[14][6]


  • 네트워크 줄기는 바둑판의 18x19x19 텐서 표현을 입력으로 받는다.
  • 8개 채널은 현재 플레이어의 마지막 8번의 시간 단계에서 돌의 위치를 나타낸다. (돌이 있으면 1, 없으면 0. 시간 단계가 게임 시작 전이면 모든 위치에서 0)
  • 8개 채널은 상대 플레이어의 마지막 8번의 시간 단계에서 돌의 위치를 나타낸다.
  • 1개 채널은 흑 차례이면 모두 1, 그렇지 않으면 0이다.
  • 1개 채널은 백 차례이면 모두 1, 그렇지 않으면 0이다. (이 채널은 원래 알파고 제로에는 없음)
  • 몸통은 40개 잔차 블록과 256개 채널을 가진 ResNet이다.
  • 정책 헤드와 가치 헤드, 두 개의 헤드가 있다.
  • 정책 헤드는 19 \times 19 + 1 크기의 다항 로지스틱 회귀 배열을 출력하며, 이는 한 지점에서 수를 두는 로짓과 패스의 로짓을 나타낸다.
  • 가치 헤드는 현재 플레이어의 예상 점수를 나타내는 (-1, +1) 범위의 숫자를 출력한다. -1은 현재 플레이어의 패배, +1은 승리를 나타낸다.

3. 1. 알고리즘

릴라 제로는 훈련 과정과 아키텍처 모두에서 알파고 제로를 (거의) 정확하게 복제했다.[13] 훈련 과정은 알파고 제로와 정확히 동일한 몬테카를로 트리 탐색을 이용한 자기 대국이다.

아키텍처는 알파고 제로와 동일하지만 한 가지 차이점이 있다. 마지막으로 출시된 모델인 0e9ea880을 예로 들면, 4,700만 개의 매개변수를 가지며 다음과 같은 아키텍처를 가지고 있다:[14][6]

  • 네트워크의 줄기는 바둑판의 18x19x19 텐서 표현을 입력으로 받는다.
  • 8개의 채널은 현재 플레이어의 마지막 8번의 시간 단계에서 돌의 위치를 나타낸다. (돌이 있으면 1, 없으면 0. 시간 단계가 게임 시작 전이면 모든 위치에서 0).
  • 8개의 채널은 상대 플레이어의 마지막 8번의 시간 단계에서 돌의 위치를 나타낸다.
  • 1개의 채널은 흑 차례이면 모두 1이고, 그렇지 않으면 0이다.
  • 1개의 채널은 백 차례이면 모두 1이고, 그렇지 않으면 0이다. (이 채널은 원래 알파고 제로에는 없다)
  • 몸통은 40개의 잔차 블록과 256개의 채널을 가진 ResNet이다.
  • 정책 헤드와 가치 헤드, 두 개의 헤드가 있다.
  • 정책 헤드는 19 \times 19 + 1 크기의 다항 로지스틱 회귀 배열을 출력하며, 이는 한 지점에서 수를 두는 로짓과 패스의 로짓을 나타낸다.
  • 가치 헤드는 현재 플레이어의 예상 점수를 나타내는 (-1, +1) 범위의 숫자를 출력한다. -1은 현재 플레이어의 패배, +1은 승리를 나타낸다.


릴라 제로의 사고 알고리즘은 딥마인드의 알파고 제로에 관한 2017년 논문을 기반으로 제작되었다.[17][20] 오리지널(제로가 아닌) 릴라에는 정석과 같은 인간에 의한 지식이나 휴리스틱이 프로그램에 포함되어 있었지만, 릴라 제로에는 바둑의 기본적인 규칙만 프로그래밍되었다. 릴라 제로는 신경망을 가지고 있으며, 과거 대국의 결과로부터 학습하여 강화되었다.[21]

3. 2. 신경망 구조

알파고 제로와 유사한 ResNet 구조를 사용한다.[13] 몸통은 40개의 잔차 블록과 256개의 채널을 가진다.[14][6]

신경망의 줄기는 바둑판의 18x19x19 텐서 표현을 입력으로 받는다.

  • 8개의 채널은 현재 플레이어의 마지막 8번의 시간 단계에서 돌의 위치를 나타낸다. (돌이 있으면 1, 없으면 0. 시간 단계가 게임 시작 전이면 모든 위치에서 0).
  • 8개의 채널은 상대 플레이어의 마지막 8번의 시간 단계에서 돌의 위치를 나타낸다.
  • 1개의 채널은 흑 차례이면 모두 1이고, 그렇지 않으면 0이다.
  • 1개의 채널은 백 차례이면 모두 1이고, 그렇지 않으면 0이다. (이 채널은 원래 알파고 제로에는 없다)


정책 헤드와 가치 헤드, 두 개의 헤드가 있다.

  • 정책 헤드는 19 \times 19 + 1 크기의 다항 로지스틱 회귀 배열을 출력하며, 이는 한 지점에서 수를 두는 로짓과 패스의 로짓을 나타낸다.
  • 가치 헤드는 현재 플레이어의 예상 점수를 나타내는 (-1, +1) 범위의 숫자를 출력한다. -1은 현재 플레이어의 패배, +1은 승리를 나타낸다.

3. 3. 알파고 제로와의 차이점

릴라 제로는 훈련 과정과 아키텍처에서 알파고 제로를 거의 정확하게 복제했다.[13] 초기 검증 가속화를 위해 일부 매개변수를 조정했으며, 알파고 제로에는 없던 입력 채널을 추가했다.[34]

알파고 제로는 바둑판의 가장자리를 인식하기 어려워하는 문제가 있었는데, 릴라 제로는 이 문제를 해결하기 위해 입력 채널 수를 17개에서 18개로 수정했다.[34] 추가된 채널은 백 차례일 때 모두 1, 그렇지 않으면 0으로 채워진다.

; 뉴럴 네트워크 구조

알파고 제로는 256 종류의 필터로 20 블록 또는 40 블록의 CNN(합성곱 신경망)을 사용했다.[26][27] 릴라 제로는 뉴럴 네트워크의 크기를 점차 확대했다. (뉴럴 네트워크를 변경할 때 Net2Net으로 변환이 이루어졌다.[28])

시기블록 수필터 종류강화 학습 국수
2017년 11월 10일, #018-
2017년 11월 17일, #2432약 1.9만
2017년 11월 21일, #5564약 13.7만
2018년 1월 20일, #586128약 286만
2018년 3월 5일, #9210128약 481만
2018년 4월 9일, #11715192약 664만
2018년 7월 28일, #15820256약 872만
2018년 9월 4일, #17440256약 997만[29]



; 강화 학습을 위한 자기 대국의 국수

알파고 제로는 자기 대국을 50만 국 진행했다.[27] 릴라 제로에서는 10 블록 이전에는 최근 25만 국의 결과가 사용되었고(2018년 3월 4일 이전)[30](2018년 1월 1일 이전에는 버그로 인해 16만 국의 결과만 사용[31]), 10 블록 x 128 종류의 필터 이후에는 최근 50만 국의 결과가 사용되고 있다.[32]

; 몬테카를로 트리 탐색(MCTS) 시뮬레이션의 수

알파고 제로는 논문에서 자기 훈련 및 공식 대국 시에 한 수마다 1600회의 시뮬레이션이 진행된다.[27] 릴라 제로에서는 처음에는 알파고 제로와 마찬가지로 1600회의 시뮬레이션이었으나, 나중에 3200회의 시뮬레이션으로 변경되었다.[33]

4. 성과

릴라 제로는 2018년 말 ''뉴요커''에서 "세계에서 가장 성공적인 오픈 소스 바둑 엔진"으로 묘사되었다.[9]

2018년 초, 다른 팀이 동일한 코드 베이스에서 릴라 체스 제로를 분리하여 체스 게임에 적용된 알파제로 논문의 방법을 검증했다. 알파제로가 구글 TPU를 사용한 것은 크라우드 소싱 인프라와 OpenCL 라이브러리를 통해 그래픽 카드 GPU를 사용할 수 있는 기능으로 대체되었다.

분산 학습 서버는 2021년 2월 15일에 종료되었고, 릴라 제로 프로젝트는 종료되었다. 현재 해당 페이지는 방문자를 KataGo 및 SAI로 안내하고 있다.[11]

모델 크기는 시간이 지남에 따라 꾸준히 증가했다. 최초로 공개된 모델은 해시 이름이 d645af97이고 크기가 1x8(1 레이어, 8 채널)이며 2017년 11월 10일 13시 04분에 출시되었다. 마지막으로 공개된 모델은 해시 이름이 0e9ea880이고 크기가 40x256이며 2021년 2월 15일 09시 04분에 출시되었다.[12]

4. 1. 대회 성적

2018년 4월 28일 중국 푸저우에서 열린 베리게노믹스 컵 세계 AI 바둑 토너먼트와 베이루이 지인배 2018 세계 인공지능 바둑 대전에서 절예, 페닉스고에 이어 3위를 차지했다.[8][60]

4. 2. 온라인 대국

CGOS (Computer Go Server)는 자원자들이 릴라 제로의 다양한 버전을 등록하여 다른 바둑 AI와 기력을 비교하는 서버이다.[44] CGOS에 등록되는 릴라 제로 버전은 `LZ`나 `릴라 제로`를 머리글자로 하고, 해시 값이나 학습 횟수를 덧붙인 이름으로 등록된다. (예: `LZ-d6f3a6-t1-p1600`[45], `LZ-000-p1600-t1-r1`[46])

CGOS에는 자기 대전뿐만 아니라 인간의 기보를 바탕으로 학습된 신경망을 사용한 사고 엔진도 등록되어 있다. 예를 들어 `LZ-HBest1-t1-p1600`[47]은 인간의 기보로 학습한 엔진이며, ELO 레이팅은 약 2650이다.[51] 또 다른 등록명인 `LZH256x20-t4-nolim`[52]은 CGOS의 시간 제한을 고려하여 만들어졌으며, ELO 레이팅은 약 3610이다.[51]

CGOS에서는 누구나 자유롭게 이름을 등록할 수 있기 때문에, '사칭' 등록도 존재한다.[53]

다음은 CGOS에 등록된 릴라 제로 버전의 예시이다.

등록명강화 학습 횟수ELO 레이팅비고
`LZ-c99f1a-t1-p1600`[54]약 136만 국약 1830[51]GNU Go (1800)를 넘었지만, 직접 대국 승률은 높지 않음
`LZ-097dee-t1-p1600`[55]약 146만 국약 2000[51]GNU Go와의 직접 대국에서 거의 승리
`LZ-c83e1b-t1-p1600`[56]약 266만 국약 2480[51]5 블록 x 64 종류 필터 사용 마지막 버전
`LZ-ed002c-t1-p1600`[57]약 286만 국약 2460[51]6 블록 x 128 종류 필터 사용 첫 번째 버전
`LZ-5773f4-t1-p1600`[58]약 314만 국약 2670[51]인간 기보 학습 엔진(`LZ-HBest1-t1-p1600`)의 ELO 레이팅을 넘어섬



2017년 12월 16일에는 야후바둑에 `alphaleela`라는 아이디로 릴라 제로가 등록되었다. 2017년 12월 30일에는 초단으로 승단했으며, 2018년 3월 8일에는 9단에 도달했다.[59]

5. 한국 바둑계에 미친 영향

릴라 제로는 오픈 소스 프로젝트로, 누구나 소스 코드를 분석하고 연구에 참여할 수 있어 한국 바둑 AI 연구 활성화에 기여했다. 이창호 9단 등 프로 기사들도 릴라 제로를 활용하여 새로운 수를 연구하고 기력 향상에 도움을 받았다고 언급했다.[34] 릴라 제로의 성공은 한국에서 미니고와 같은 자체적인 바둑 AI 개발 프로젝트를 촉진하는 계기가 되었다.

6. 같이 보기

참조

[1] 웹사이트 Feature: One man's Go program looks to remake AlphaGo Zero - and beyond https://web.archive.[...] Xinhuanet 2018-04-09
[2] 웹사이트 围棋AI"丽拉"获赞接近职业棋手水准，它的作者竟是一个不太会下棋的程序员 https://web.archive.[...] Xinhuanet 2018-02-05
[3] 웹사이트 更开放，更共享，比利时围棋AI"丽拉·元"重塑"阿尔法元" https://web.archive.[...] Xinhuanet 2018-04-08
[4] 웹사이트 프로 수준급 인공지능 바둑 프로그램 '릴라(Leela)' 무료 공개 https://web.archive.[...] Baduk News 2017-02-23
[5] 웹사이트 릴라의 출현과 온라인 대국의 비극적인 종말... https://www.cyberoro[...] Cyberoro 2017-03-03
[6] 웹사이트 leela-zero https://github.com/g[...] GitHub null
[7] 웹사이트 Gian-Carlo Pascutto - The man behind LeelaZero https://www.eurogofe[...] European Go Federation 2018-05-24
[8] 웹사이트 世界AI大赛决赛腾讯内战 凤凰2-1绝艺夺冠 http://sports.sina.c[...] sina.com.cn 2018-04-28
[9] 간행물 How the Artificial-Intelligence Program AlphaZero Mastered Its Games https://www.newyorke[...] 2018
[10] 웹사이트 Leela Chess Zero: AlphaZero for the PC https://en.chessbase[...] 2018-04-26
[11] arXiv SAI: a Sensible Artificial Intelligence that plays with handicap and targets high scores in 9x9 Go (extended version) 2019-11-26
[12] 웹사이트 Leela Zero https://zero.sjeng.o[...]
[13] journal Mastering the game of Go without human knowledge http://discovery.ucl[...] 2017-10-19
[14] 웹사이트 Inside the mind of a superhuman Go model: How does Leela Zero read ladders? https://www.lesswron[...] 2023-03-01
[15] 웹사이트 Feature: One man's Go program looks to remake AlphaGo Zero - and beyond http://www.xinhuanet[...] 新華社 2018-04-09
[16] 웹사이트 围棋AI"丽拉"获赞接近职业棋手水准，它的作者竟是一个不太会下棋的程序员 http://sports.xinhua[...] 新華社 2018-02-05
[17] 웹사이트 更开放，更共享，比利时围棋AI“丽拉·元”重塑“阿尔法元” http://www.xinhuanet[...] 新華社 2018-04-08
[18] 웹사이트 프로 수준급 인공지능 바둑 프로그램 ‘릴라(Leela)’ 무료 공개 http://baduknews.com[...] Baduk News 2017-02-23
[19] 웹사이트 릴라의 출현과 온라인 대국의 비극적인 종말... https://www.cyberoro[...] Cyberoro 2017-03-03
[20] 웹사이트 Go engine with no human-provided knowledge, modeled after the AlphaGo Zero paper. https://github.com/g[...] leela-zero/leela-zero null
[21] 웹사이트 Gian-Carlo Pascutto - The man behind LeelaZero https://www.eurogofe[...] European Go Federation 2018-05-24
[22] 웹사이트 世界AI大赛决赛腾讯内战 凤凰2-1绝艺夺冠 http://sports.sina.c[...] sina.com.cn 2018-04-28
[23] 뉴스 How the Artificial-Intelligence Program AlphaZero Mastered Its Games https://www.newyorke[...] The New Yorker 2018-12-31
[24] 웹사이트 Leela Chess Zero: AlphaZero for the PC https://en.chessbase[...] 2018-04-26
[25] 웹사이트 Frequently Asked Questions about Leela Zero https://github.com/l[...]
[26] 웹사이트 アルファ碁ゼロに使われているディープラーニングを解き明かす 論文から詳細を紹介 https://codezine.jp/[...]
[27] 웹사이트 Mastering the game of Go without human knowledge https://www.nature.c[...] 자연 (期刊) 2017-10-18
[28] 웹사이트 'net2net by Ttl · Pull Request #704 · leela-zero/leela-zero' https://github.com/l[...]
[29] 웹사이트 Leela Zero https://zero.sjeng.o[...]
[30] 웹사이트 'Is Leelaz trained off all the the games, or just the more recent ones? · Issue #484 · gcp/leela-zero' https://github.com/l[...] 2017-12-24
[31] 웹사이트 'How to find Information about the new best network · Issue #78 · gcp/leela-zero' https://github.com/l[...] 2018-01-01
[32] 웹사이트 '128x10 transition (6615567e) · Issue #965 · gcp/leela-zero' https://github.com/l[...]
[33] 웹사이트 'Update benchmark to -v3200. · gcp/leela-zero@bce0e3d' https://github.com/l[...] 2018-03-13
[34] 웹사이트 'gcp/leela-zero: Go engine with no human-provided knowledge, modeled after the AlphaGo Zero paper.' https://github.com/l[...]
[35] 웹사이트 Gian-Carlo Pascutto - The man behind LeelaZero https://www.eurogofe[...] European Go Federation 2018-05-24
[36] 웹사이트 Zero performance http://computer-go.o[...] 2017-10-20
[37] 웹사이트 feature request: upload games when time limit is reached · Issue #563 · gcp/leela-zero https://github.com/l[...] 2018-01-08
[38] 웹사이트 Big Red II - Cray XK7 , Opteron 6276 16C 2.300GHz, Cray Gemini interconnect, NVIDIA K20 | TOP500 Supercomputer Sites https://www.top500.o[...] 2018-01-08
[39] 웹사이트 tensorflow/minigo: An open-source implementation of the AlphaGoZero algorithm https://github.com/t[...] 2018-02-02
[40] 웹사이트 Ideas from Minigo · Issue #785 · gcp/leela-zero https://github.com/l[...] 2018-02-02
[41] 웹사이트 ELF | Game Research Platform | Facebook AI https://facebook.ai/[...] 2018-05-06
[42] 웹사이트 Facebook open sources elf opengo · Issue #1311 · gcp/leela-zero https://github.com/l[...] 2018-05-03
[43] 웹사이트 two best networks in ten hours, is it related with ELF games? · Issue #1362 · gcp/leela-zero https://github.com/l[...] 2018-05-08
[44] 웹사이트 (CGOS) 19x19 Computer Go Server http://www.yss-aya.c[...] 2017-12-20
[45] 웹사이트 Crosstable for LZ-d6f3a6-t1-p1600 http://www.yss-aya.c[...] 2018-02-09
[46] 웹사이트 Crosstable for LZ-000-p1600-t1-r1 http://www.yss-aya.c[...] 2018-02-25
[47] 웹사이트 Crosstable for LZ-HBest1-t1-p1600 http://www.yss-aya.c[...] 2017-12-20
[48] 웹사이트 Version 0.10 released - Next steps · Issue #591 · gcp/leela-zero https://github.com/l[...] 2018-01-14
[49] 웹사이트 Question: Is there a way to generate up to date ("stronger"?) weights.txt? · Issue #794 · gcp/leela-zero https://github.com/l[...] 2018-02-02
[50] 웹사이트 LZ-HBest1-t1-p1600 -- human supervised learning network on CGOS : cbaduk https://www.reddit.c[...] 2017-12-17
[51] 웹사이트 19x19 All Time Ranks http://www.yss-aya.c[...] 2018-02-02
[52] 웹사이트 Crosstable for LZH256x20-t4-nolim http://www.yss-aya.c[...] 2018-02-19
[53] 웹사이트 Who's running bad LZ bots on CGOS? : cbaduk https://www.reddit.c[...] 2018-01-05
[54] 웹사이트 Crosstable for LZ-c99f1a-t1-p1600 http://www.yss-aya.c[...] 2017-12-26
[55] 웹사이트 Crosstable for LZ-097dee-t1-p1600 http://www.yss-aya.c[...] 2017-12-31
[56] 웹사이트 Crosstable for LZ-c83e1b-t1-p1600 http://www.yss-aya.c[...] 2018-01-19
[57] 웹사이트 Crosstable for LZ-ed002c-t1-p1600 http://www.yss-aya.c[...] 2018-01-22
[58] 웹사이트 Crosstable for LZ-5773f4-t1-p1600 http://www.yss-aya.c[...] 2018-01-28
[59] 웹사이트 腾讯围棋 http://www.foxwq.com[...] 2018-03-09
[60] 웹사이트 贝瑞基因杯机机大战预赛战罢 绝艺五连胜出线 http://sports.sina.c[...] 2018-04-27


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