GitHub - ymgaq/Pyaq: PyaqはPythonのみで実装された囲碁プログラムです。深層学習を学ぶための教育目的のコードです。You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
AlphaGo Zeroの論文を読む その4(自己対局) - TadaoYamaokaの開発日記
その3の続き 自己対局パイプライン 自己対局パイプラインは、3つの主要な部分から構成される。 最適化 評価 自己対局 これらは並行で実行される。 最適化 ミニバッチサイズ：2,048 (32バッチずつ別々のGPUで実行) ミニバッチデータは直近50万の自己対局のすべての局面からランダムでサンプリング モーメントありのSGDで最適化(モメンタムパラメータ=0.9) 学習率は以下の通り徐々に下げる 1000ステップ 学習率 0-400 400-600 >600 損失関数には、policyの交差エントロピーとvalueの平均二乗誤差の和を使用 policyの交差エントロピーとvalueの平均二乗誤差は等しく重み付けする L2正則化を行う(c=) 損失関数を式にすると以下の通り zは勝敗(-1,1)、vはvalue、はモンテカルロ木探索で求めた局面の遷移確率、はpolicyの遷移確率、はネットワー
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