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Giorno: 05/02/2020, 21:40:06
un rallentamento degli engines ?
Sfogliando un paio di libri sulle reti neurali e il deep learning, ho visto che vengono usate cosette come equazioni differenziali e simili
Va bene che è un argomento che ha tantissime applicazioni, non solo gli scacchi, ma l'impressione è che siano più difficili da programmare dei motori tradizionali
Questo significa che nei prossimi anni di nuovi motori NN ne vedremo pochi ?
Si potrebbe dire "pochi ma buoni"...
Però...
Giorno: 26/02/2020, 12:57:01
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Giorno: 06/02/2020, 14:14:25
Vengono presentate quasi come "reti magiche che imparano da sole" in realtà sono un ammasso di analisi e statistica xD sono argomenti che se sei un programmatore dovresti conoscere, sopratutto se vieni da un' istruzione accademica.

Direi quindi che no, non è più complicato perché le figure che sono in grado di creare engine tradizionali sono perfettamente in grado di creare engine con NN.
Giorno: 06/02/2020, 15:23:17
Non è proprio così semplice. biggrin.gif

Il Deep Learning era conosciuto, così come le reti neurali e il metodo Monte Carlo e ci hanno provato in parecchi ad applicare i tre metodi, ma senza risultati.
La genialata dei ricercatori di Google è stata di unire i tre metodi e nel contempo migliorare (e di parecchio) l'algoritmo del Deep Learning.

Il lavoraccio tecnico di portare questo nuovo metodo sui comuni PC è stato fatto da Gian Carlo Pasciutto con Leela Zero (da non confondersi con Leela Chess Zero o LCZero) un programma che giocava a Go.
Gary Linscott (uno degli autori di Stockfish) ha "forkato" Leela Zero e l'ha adattato al gioco degli scacchi. Inoltre, Gary ha messo a punto le routine per sfruttare le GPU e la rete distribuita per "allenare" le varie reti.
Sono una carota in cerca di sè stessa...
Giorno: 06/02/2020, 16:54:38
eh appunto, le difficoltà sono per lo più di natura pratica: serve molta potenza di calcolo per effettuare le milioni di partite necessarie all' addestramento; la parte di implementazione del motore invece non è più difficile di un motore tradizionale.