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作者 reinhert 在 PTT [ GO ] 看板的留言(推文), 共40則
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23F推: 之前有說要把AlphaGo砍掉不靠網路棋局全靠自我對弈學習01/04 22:33
25F→: 不曉得是不是這隻01/04 22:33
25F推: 這個領域的專用術語用英文早就是習慣了03/14 14:36
46F推: 應該說人要選定適合的f(),然後透過學習把適合的theta03/13 23:00
47F→: 找出來03/13 23:00
43F→: AlphaGo在執行時是沒有用到資料庫這種東西的...03/13 20:12
21F推: 1. Server在美國 2.CPU,GPU全力運算以及其他部分的運作03/13 20:17
22F→: 所需電力 3. Server環境與散熱費用等,這些都是運作所需03/13 20:18
23F→: 耗費的資源03/13 20:18
41F推: FB也有自己的圍棋AI在發展阿,但Google的DeepMind比他們03/13 00:17
42F→: 發展的快。y03/13 00:17
43F→: https://goo.gl/RP1SpG03/13 00:18
20F推: 而且AG可以把之前的展開結果保留起來,如果你下的越接近03/12 13:36
21F→: 預測那就能花更少時間展開下一步03/12 13:37
3F→: 這種平行計算用的CPU和GPU可不是普通版喔,通常都是專業03/11 21:09
4F→: 計算領域用的規格,加上其他設備零零總總光硬體可能10003/11 21:11
6F→: 萬以上跑不掉03/11 21:11
9F推: 如果連電力和散熱等需要的維持費,可能價格更高了03/11 21:14
4F推: AlphaGo有連線阿,他運算本體在美國。03/11 20:39
7F→: 要知道像這麼多顆CPU與GPU同時全力運算所需要的電力和散03/11 20:40
8F→: 熱是非常驚人的,比賽的地方不太可能有相關設備,所以靠03/11 20:40
9F→: 網路連結很正常03/11 20:40
117F推: 對Google和工程師來說勝負根本不是重點,最重要的是驗證03/11 12:35
119F→: 這個演算法的可行性,狀況當然為多越好,為啥會很多人認03/11 12:36
120F→: 為有小手段...03/11 12:36