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Plauderecke Alles, was garantiert nichts mit Physik zu tun hat. Seid nett zueinander! |
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#51
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AW: Alpha Zero schlägt Stockfish
Zitat:
1700 < DWZ < 1900 gelegen haben? Zitat:
Keine Ahnung, ob er das alles durchgrechnet hatte und es ging nichts oder war es schlicht ein Nickerchen? |
#52
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AW: Alpha Zero schlägt Stockfish
Zitat:
Wenn Spasski simultan gegen viele Gegner gespielt hätte, könnte man's verstehen. Vielleicht hat sich das Opfer ja nach langer Bedenkzeit als zu riskant erwiesen. Aber remis mit Stellungsvorteil ist trotzdem seltsam. Wir hatten uns vor Jahren schon mal über unsere Programme ausgetauscht. Mich würde noch interessieren, wieviel Schachwissen Du zur Erstellung der Zugliste implementiert hast. Soweit ich mich erinnere, wurden meist nur die Schlagzüge an den Beginn gesetzt um das Programm schnell zu halten.
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Der Verstand schafft die Wahrheit nicht, sondern er findet sie vor - Aurelius Augustinus |
#53
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AW: Alpha Zero schlägt Stockfish
Insbs. gegen einen nominell schwächeren Gegner. Evtl. war da noch eine versteckte Schwäche, die zu finden er diesem dennoch zugetraut hast; oder es war einfach Taktik, weil der sichere halbe Punkt gereicht hat.
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Niels Bohr brainwashed a whole generation of theorists into thinking that the job (interpreting quantum theory) was done 50 years ago. |
#54
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Zitat:
Schlagzüge kamen i.d.R. zuerst, aber ich denke, ich habe auch Vorstöße von Freibauern nach vorne geschoben in den Zuglisten, oder wenn in der Hashtabelle die Position gefunden wurde, dann wurde natürlich der dort abgelegte beste Zug gleich probiert. Zudem hatte ich noch diverse Klassen sog. Killer-Züge implementiert: solche Züge die schon einmal den vorangegegangenen Halbzug widerlegt hatten ... wenn auch in einer anderen Position: Butterfly-, Counter-Move und History-Heuristiken. Die Killer-Heuristiken sind hier erklärt, falls es interessiert: https://chessprogramming.wikispaces....ller+Heuristic Diese Killer-Heuristiken haben aber nichts mit Schachwissen zu tun, sondern liegen aufgrund der Alpha-Beta-Suche relativ nahe. |
#55
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AW: Alpha Zero schlägt Stockfish
Zitat:
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Der Verstand schafft die Wahrheit nicht, sondern er findet sie vor - Aurelius Augustinus |
#56
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Wenn das bei dir die Suche um einen Faktor 30 verlangsamt hatte, dann war das sicher schlecht, denn ohne diese Erweiterungen müsste deine Suche sogar um ca 2 Iterationen (Halbzüge) tiefer kommen in derselben Zeit. |
#57
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AW: Alpha Zero schlägt Stockfish
Zitat:
Hier noch http://web.stanford.edu/~surag/posts/alphazero.html . Korreliert Wissen/Verständnis mit dem Abstraktionsgrad? Unnötig zu sagen, daß ich diesen Ausführungen in keiner Weise folgen kann.
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#58
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AW: Alpha Zero schlägt Stockfish
Das war wohl über lange Zeit der Trend: Abkehr von komplexen Bewertungen der Position hin zu einfachen Bewertungen des Materials und Optimierungen bzw. Vergrößerung der Suchtiefe. Insofern haben die modernen Programme ein "geringeres Schachverständnis" als früher, gleichen dies jedoch durch die Rechenleistung mehr als aus.
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#59
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AW: Alpha Zero schlägt Stockfish
Zitat:
Große Fortschritte gibt es allerdings auch in der Selektivität ("forward pruning" http://chessprogramming.wikispaces.com/Pruning) : Chrilly Donnninger ("Nimzo") hat das Null-Move -Forward-Pruning publiziert und Fabien Letouzey ("Fruit") eine andere vielversprechende Technik ("futility pruning"). BTW, erstaunlich, wie viel da mittlerweile publiziert wird. Kein Wunder, dass es mittlerweile so viele sehr starke Amateurprogramme gibt. Früher war die Geheimniskrämerei größer gewesen. |
#60
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AW: Alpha Zero schlägt Stockfish
Leela Chess Zero, das erste öffentlich zugängliche Programm auf Basis neuronales Netz.
http://www.chessdom.com/breaking-lee...cec-season-12/ Leela Chess Zero (LC0), an open source adaptation of DeepMind’s recent Alpha Zero artificial intelligence demonstration project, will compete in TCEC’s Season 12. In so doing it will become the first chess-playing neural net in history to publicly challenge traditional human chess programming since the days of Turing and Shannon. https://github.com/glinscott/leela-chess/wiki/FAQ mit Erläuterung zu Leela's search methods und u.a. dem link see recent self.play training games.
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