AlphaGo Fan

Szkolenie zajęło około 3.8 × 10²⁰ FLOP. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.

Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.

Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.

Ma liczbę parametrów równą 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. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.

Zostało opublikowane przez DeepMind, oparty na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizacja sklasyfikowana jako industry.

Zostało opublikowane w October 2015. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.

Działa w dziedzinie Games, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie go. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.