text: Leela Zero是由比利時程式設計師起頭所開發的電腦圍棋軟體，以及相關的運算計畫。專案在2021年2月15日已經中止，並推薦改參與SAI與KataGo。簡介.Leela Zero是依照DeepMind在科學期刊《自然》上對於AlphaGo Zero所發表的論文《--》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。軟體使用蒙特卡洛樹搜尋模擬與，在蒙特卡洛樹搜尋模擬與自我訓練時都採用Tromp–Taylor規則，這個規則的貼目雖然與中國規則相同，都是由黑棋貼7.5目，但在某些情境下可能會有差異。程式碼部份，使用者端對弈的程式碼與訓練的程式碼以GPLv3授權公開，分散式運算的伺服器端程式則以AGPLv3授權公開；資料的部份，訓練對弈資料以及訓練對弈的原始資料也可以公開下載。與論文的差異.初期時Leela Zero在確認演演算法以及程式是否實做正確，所以對論文裡提到的部份引數進行調整，以加快驗證速度：AlphaGo Zero使用20 blocks或40 blocks，配上256 filters。Leela Zero是逐步提昇類神經網路的大小，一開始使用* 1 block x 8 filters，並逐步換成* 4 blocks x 32 filter、* 5 blocks x 64 filters、* 6 blocks x 128 filters、* 10 blocks x 128 filters、* 15 blocks x 192 filters、* 20 blocks x 256 filters，到目前使用的* 40 blocks x 256 filters。AlphaGo Zero使用最新的50萬盤訓練。Leela Zero在10 blocks前，在10 blocks x 128 filters後改用最新的50萬盤自我對戰結果訓練。AlphaGo Zero在論文裡提到自我訓練或正式對弈時，每一步都使用1600次模擬。Leela Zero一開始使用與AlphaGo Zero的論文相同的1600次，但後來改為3200次。這些調整是希望在比較小的網路與訓練盤數下快速確認程式的正確性。在每個階段確認沒有重大問題以及bug後會重新評估調昇，並且正式公開向社群尋求運算資源。另外作者發現在原論文裡有瑕疵：論文裡的第一層輸入只有17個，會導致白棋較容易看到棋盤邊緣，這在Leela Zero內被修正為18個。目標.早期Leela Zero剛出來時，Gian-Carlo Pascutto的目標是重製AlphaGo Zero的論文結果。在後來受到更多關注後，有更多的計算資源與人力投入Leela Zero計畫之中，使得Leela Zero的強度迅速提昇，甚至已經超越先前開發的Leela以及其他對手。現在的目標是希望在行動電話上也能夠有足夠強的圍棋軟體可以使用。訓練.由於作者估算以當時的高階硬體：2018年初，志願者申請到超級電腦的部份計算資源，印第安納大學的Big Red II，現有演演算法的最佳化以及新演演算法的引入，這些因素大幅提昇了整體的計算速度。Leela Zero官方曾鼓勵參與者使用Google Colaboratory所提供的免費運算資源幫助訓練，但後來因為檔案裡的操作步驟過時而失效而移除檔案。在2019年十一月時，由於個人時間的限制，加上最近的50萬盤沒有推進，而且其他的專案有不錯的前景，宣佈先將訓練盤數加到75萬盤以確認是否到了極限，並暫定於2020年1月31日結束這次長達兩年的訓練。合作.Minigo.Minigo同樣也是依照AlphaGo Zero論文所獨立實做出來的軟體，而Minigo專案取得Google贊助的計算資源，透過大量計算資源得到品質還不錯的訓練網路資料。因此Leela Zero的團隊與Minigo的團隊基於雙方的經驗，討論引數的調整能帶來的改善，以及雙方訓練資料共用的可能性。ELF OpenGo.ELF OpenGo是Facebook依照AlphaGo Zero與AlphaZero所實做出來的軟體，由於Facebook使用大量資源運算，並進行分析。Leela Zero後來決定將ELF OpenGo的資料混入自我對弈，在2018年5月7日後引入了ELF OpenGo的資料。成績.CGOS.在CGOS以比較與其他圍棋軟體的差距。名稱.程式名稱會以codice_2或codice_3之類的名稱命名。大致上有幾個不同的版本，像是使用訓練網路的Hash值為名。特例.有幾個特別的訓練網路不是自我訓練產生，而是透過人類頂尖棋手的對弈棋譜產生，用以作為階段性的指標。名為codice_6的帳號是使用Leela Zero的程式加上以人類棋譜計算出的20 blocks x 256 filters訓練網路所產生的的版本。另一個帳號是codice_7，也是使用20 blocks x 256 filters訓練網路，但以CGOS的時間限制，找出Leela Zero的程式與人類棋譜訓練的網路可以達到的最高成績。分數.另外由於CGOS可以任意註冊名稱，有些人會拿較強的軟體摸魚混珠已暫時沒有使用這個引數測試訓練網路：野狐圍棋.2017年12月16日，貼吧上的志願者以codice_15的帳號在野狐圍棋上開始測試，以快棋對弈為主，並隨時更新為最新版的訓練網路。於2017年12月30日升到九段。2018世界人工智慧圍棋大賽.在預賽取得第三名，僅輸給PhoenixGo與絕藝。
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