text: Minigo是一套電腦圍棋軟體。簡介.Minigo是一套依照DeepMind在《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。軟體是基於Brain Lee的MuGo繼續開發，使用Python與C++撰寫，並且透過TensorFlow實做類神經網路的部份。程式碼以Apache License 2.0釋出，訓練資料以公有領域後，團隊將訓練結果放到KGS與CGOS上對弈，以codice_1為名，後面的數字表示是哪個迭代。最終大約跑了250個迭代。在確認論文內不清楚的地方，嘗試後從錯誤中學到不少事情。因為19x19的成果受限，改回使用9x9訓練，在大約一個禮拜的訓練後達到職業水準。引擎部份改用C++重寫，以改善效能。取得新的資源，使用600個TPU訓練。合作.Leela Zero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。成績.Minigo的第二階段在CGOS上以codice_1開頭的名稱參與19x19的對戰，排名最高的帳號為codice_3，取得約2600分的BayesElo成績。
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