text: ELF OpenGo是Facebook AI Research團隊依照DeepMind在科學期刊《自然》上對於AlphaGo Zero所發表的論文《--》與AlphaZero的論文《--》所實做出的開源電腦圍棋程式，也就是不使用人類棋譜與累積的圍棋知識，僅實做圍棋規則，使用單一類神經網路從自我對弈中學習。訓練網路使用20 blocks x 224 filters，在2000個GPU下訓練兩週，相較AlphaGo Zero使用的20 blocks x 256 filters版本略小一些。由於Facebook所擁有的計算資源，產生出高品質的訓練網路資料與對局棋譜，許多基於相同演演算法或是AlphaGo相關論文內容的圍棋軟體都積極測試ELF OpenGo所提供的訓練資料。成績.對電腦.Leela Zero.Leela Zero是目前少數有公開程式碼並公開訓練網路資料的圍棋軟體，且仍然有志願者持續投入資源計算演化，故經常被當作其他圍棋軟體的基準。由Facebook自行測試，ELF OpenGo與Leela Zero對戰的成績為198:2。在Leela Zero的進度網站上也經常會比較現有訓練網路與ELF OpenGo的比較。CGOS.志願者在CGOS上使用Leela Zero的程式引擎以及由ELF OpenGo公開的訓練網路進行對弈測試，但由於目前在CGOS上測試的不是ELF Go的程式引擎，不清楚ELF OpenGo的訓練資料在轉換後的影響。截至2018年 (2018)[ [update]]，對弈已經超過1000盤，BayesElo分數約3770分。對人.Facebook與韓國棋院合作，以中國規則與韓國的世界頂尖棋手對弈，人類不限時間的前提下，每個人至少下兩局，達到14:0的成績，對弈對手包括金志錫、申真諝、朴永訓以及崔哲瀚。
metadata: erhwenkuo/wikipedia-zhtw
metadata: ELF OpenGo
metadata: https://zh.wikipedia.org/wiki?curid=6141466