AlphaGo Fan

L'addestramento ha consumato circa 3.8 × 10²⁰ FLOP. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.

Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.

No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.

Ha un numero di parametri di 8.2M. The input to the policy network is a 19 × 19 × 48 image stack consisting of 48 feature planes. The first hidden layer zero pads the input into a 23 × 23 image, then convolves k filters of kernel size 5 × 5 with stride 1 with the input image and applies a rectifier nonlinearity. Each of the subsequent hidden layers 2 to 12 zero pads the respective previous hidden layer into a 21 × 21 image, then convolves k filters of kernel size 3 × 3 with stride 1, again followed by a rectifier nonlinearity. The final layer convolves 1 filter of kernel size 1 × 1 with stride 1, with a different bias for each position, and applies a softmax function. The match version of AlphaGo used k = 192 filters; Fig. 2b and Extended Data Table 3 additionally show the results of training with k = 128, 256 and 384 filters. The input to the value network is also a 19 × 19 × 48 image stack, with an additional binary feature plane describing the current colour to play. Hidden layers 2 to 11 are identical to the policy network, hidden layer 12 is an additional convolution layer, hidden layer 13 convolves 1 filter of kernel size 1 × 1 with stride 1, and hidden layer 14 is a fully connected linear layer with 256 rectifier units. The output layer is a fully connected linear layer with a single tanh unit. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.

È stato pubblicato da DeepMind, basato su United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, un'organizzazione categorizzata come industry.

È stato pubblicato in October 2015. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.

Funziona nel dominio di Games, e viene registrato come gestire il compito di go. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.