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pathfinder l33t
Joined: 19 Jan 2006 Posts: 731 Location: Barcelona, Spain
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Posted: Mon Jul 03, 2006 9:32 am Post subject: |
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j ai lu que les 2 premieres pages
mais il existe un code open source de reseau neuronal qui apprend a partir de bases de donnees.
il utilise soit des algos d evolution pour trouver une solution de facon assez robuste (un mini de fonction) mais lente mais une fois qu il en a trouve une il peut utiliser les gradients conjugues pour converger rapidement vers la solution tout en restant dans le meme sous espace.
en gros ca combine une methode lente mais robuste (meme si on va souvent vers un temps treeess long de recherche puisqu il faut augmenter les populations, les generations et les mutations) avec une methode qui est tres rapide une fois qu elle sait a partir de quelle solution initiale partir.
ce code j arrive pas a le trouver, je tarderai pas, mais il est en C/C++. je peux expliquer les idees des algos utilises si vous voulez.
le python c est pas mal, mais vu quel ecode est en open source et qu il faut surtout pouvoir lui infiltrer la lecture de parties/mouvements, en pus des sgf que trevoke a mentionnee, je crois que c est un bon debut.
ou en tout cas a mettre sur la page en link.
je vous le file incessament sous peu... j arrive ñas a trouver et je pouvais pas attendre de dire ceci.
edit: ca yest j ai lu la totalite du topic :p
bon le mini de la fonction c est le maxi de la fonction opposee.
et je parle de la fonction d evaluation qui est toujours assez problematique.
cependant marc a apporte quelque chose de tres pertinent:
si un humain ne peut pas connaître la totalité des possibiltés du go, si a la fin on ne connait que 10%, comment modéliser le bon comportement?
ca a l'air négatif, en effet, mais dans un premier temps, j'ai envie de dire que plus on est vieux, plus on domine le go.
les authentiques specialistes sont les "sages" japonais (on a envie de dire ca meme s il y a des exceptions).
on ne pourrait donc jamais dépasser le modèle par la connaissance de celui qui en sait le plus.
je ne sais pas. je crois pas.
en realite, justement, plus la bdd est grande, plus le PC sera expérimenté. mais comme dit Marc notre facon de jouer sera toujours la même et contemplera tout le temps les mêmes mouvements. ce qui peut vouloir dire que ce modèle pourrait représenter les limites de notre capacité à raisonner. La capacité humaine à être abstrait et à raisonner.
a long terme, on serait donc tous battus simplement par la machine, mais celle-ci ne serait qu un poil meilleure que le meilleur joueur qu elle ait rencontré ou que l ensemble des joueurs rencontrés.
il y a bien les mutations pour essayer de epcplorer de nouvelles voies, mais alors, completement au hasard, et ca aussi l humain sait le faire.
c est en tout cas bien complexe.
et si des russes, il y a 5 ans, sont dessus, ca risque d etre long. mais passsionant.
bon courage et faut pas abandonner.
moi cote go j ai jamais joue, cote pythonm, rien, cote C/C++ je suis pas une fleche, page web non plus. mais niveau explications de certaines choses je peux peut etre aider. traductions aussi. voila _________________ Cuando un tonto coge un camino, el camino se acaba, pero el tonto sigue |
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pathfinder l33t
Joined: 19 Jan 2006 Posts: 731 Location: Barcelona, Spain
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Posted: Mon Jul 03, 2006 11:15 am Post subject: |
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voila:
www.cimne.com/purple
c est le nom du code dont je vous ai parle. il doit y avoir des trucs interessants (sinon tout)
c est en opensource. _________________ Cuando un tonto coge un camino, el camino se acaba, pero el tonto sigue |
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Trevoke Advocate
Joined: 04 Sep 2004 Posts: 4099 Location: NY, NY
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Posted: Mon Jul 03, 2006 12:40 pm Post subject: |
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Ca a l'air tres sympa. Plus je m'ameliore au go, plus j'en apprends plus je suis epate. Une chose est claire, une IA pour le jeu de go en fait c'est pas un bon point de depart, faut commencer par une IA pour tic-tac-toe et s'habituer aux idees et au style de programmation comme ca
Je me suis attele au projet pour revolutionner l'IA en fait, et je m'y connais pas assez pour faire ca..
Je le garde toujours en tete, mais je dois devenir bien meilleur au go avant de pouvoir meme commencer esperer m'y atteler. _________________ Votre moment detente
What is the nature of conflict? |
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Nemerid Tux's lil' helper
Joined: 14 Jul 2002 Posts: 90
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Posted: Tue Jul 04, 2006 12:46 pm Post subject: |
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Trevoke, tu joues sur quel serveur et avec quel pseudonyme. Peut-être aurions nous l'occasion de faire une partie entre gentooistes ? |
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Trevoke Advocate
Joined: 04 Sep 2004 Posts: 4099 Location: NY, NY
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dworkin_dambre n00b
Joined: 06 Mar 2007 Posts: 2
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Posted: Tue Mar 06, 2007 10:21 pm Post subject: |
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salut à tous, bon, je me presente, dworkin, (alias Perro sur KGS), et avec un ami on a commencé à travaillé sur un proejet de ce type en C++.
Bon, les taches sont partagés, il est bon en prog, et je suis doué au Go (enfin, tout est relatif...)
donc il serait peut etre interessant de faire equipe commune ^^
voilavoila ^^ |
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Trevoke Advocate
Joined: 04 Sep 2004 Posts: 4099 Location: NY, NY
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Posted: Wed Mar 07, 2007 4:01 pm Post subject: |
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J'ai quasiment completement lache l'affaire parce que tout seul c'etait beaucoup trop dur -- et j'avais vraiment envie de m'ameliorer au go. Maintenant je comprends un peu mieux les principes et ca ne me derangerait pas de reprendre _________________ Votre moment detente
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dworkin_dambre n00b
Joined: 06 Mar 2007 Posts: 2
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Posted: Wed Mar 07, 2007 4:40 pm Post subject: |
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Bon, voila une bonne chose. Le mieu serait que tu me cobtact sur MSN ou sur KGS, qu'on puisse discuter en direct.
Sinon, on a besoin de toute personne motivé!
D'autre programmeur sont pret à s'attaquer à l'algorithme le plus dur de tout les temps (peut etre est ce exagéré, mais c sans doute un des plus interessants)? |
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nemo13 Veteran
Joined: 08 Oct 2004 Posts: 1016 Location: France/Istres
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anigel Bodhisattva
Joined: 14 Apr 2003 Posts: 1894 Location: Un petit bled pas loin de Limoges ;-)
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Posted: Sat Mar 10, 2007 8:50 pm Post subject: |
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Bonsoir,
Il semble que ce projet parte maintenant vers des horizons plus "larges" que celui de la seule distribution Gentoo. On envisage de dé-stickyser, ou la visibilité du post demeure encore importante ? _________________ Il y a 10 sortes d'individus en ce bas-monde : ceux qui causent binaire, et les autres. |
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Trevoke Advocate
Joined: 04 Sep 2004 Posts: 4099 Location: NY, NY
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Posted: Mon Mar 12, 2007 1:47 pm Post subject: |
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Et bien, les deux, mon capitaine.. C'est important qu'il soit en vue, mais je ne peux pas demander a garder le sticky de facon sommaire... :/ _________________ Votre moment detente
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Magic Banana Veteran
Joined: 13 Dec 2005 Posts: 1912 Location: Belo Horizonte, Minas Gerais, Brasil
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Posted: Thu Mar 29, 2007 10:51 am Post subject: |
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J'invite toutes les personnes intéressées par ce projet (ou par l'informatique théorique en général) à lire le dernier numéro de "Pour La Science" (Avril 2007). En couverture : L'ordinateur maître de Go.
L'article associé est un modèle de clarté. La première moitié est consacré aux approches traditionnelles (Min-Max et ses optimisations, en particulier Alpha-Beta) et explique bien pourquoi ces algorithmes ont énormément de mal à tenir tête aux joueurs de Go (explosion combinatoire de l'arbre des coups possibles, nécessité d'une vision à long terme, difficulté à évaluer une position de jeu). La seconde partie explique comment une approche probabiliste (évaluation par simulation Monte-Carlo) semble être nettement plus porteuse d'avenir. En fin d'article les auteurs mettent en avant leurs derniers travaux consistant à "desuniformiser" la distribution de probabilité grâce à une connaissance experte du jeu.
Si vous deviez vous lancer pour de bon dans la conception d'un nouvel algorithme de Go, c'est très certainement cette dernière approche hybride que vous devriez choisir.
L'article est très abordable et des encadrés fournissent les détails à celui ou celle qui souhaiterait comprendre les détails des algorithmes. En fin d'article se trouvent des références vers des articles plus pointus concernant la dernière approche.
En plus dans ce même numéro se trouve un autre article d'informatique théorique tout aussi passionnant. Il concerne la résolution du problème de l'ange de John Conway (à qui l'on doit aussi le célèbre jeu de la vie).
Comment ? ... Non, je ne travaille pas pour ce journal. Pourquoi ? |
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SanKuKai Apprentice
Joined: 17 Feb 2006 Posts: 228 Location: Toulouse, France
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Posted: Thu Apr 03, 2008 8:51 pm Post subject: |
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Je ne sais pas si ce thread est tombé en désuétude (dernier post datant de plus d'un an) mais le programme MoGo a vaincu le 22 mars un professionnel de Go (5 dan) sur une partie en 9x9.
Y'a pas mal de documents intéressant sur le site du projet notamment la thèse de Sylvain Gelly.
Voilou, c'était la résurrection du jour. |
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Magic Banana Veteran
Joined: 13 Dec 2005 Posts: 1912 Location: Belo Horizonte, Minas Gerais, Brasil
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Trevoke Advocate
Joined: 04 Sep 2004 Posts: 4099 Location: NY, NY
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Posted: Mon Aug 25, 2008 2:52 pm Post subject: |
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Bon, euh, j'y etais - il faut aussi dire que sur un temps limite d'une heure, le professionnel a utilise 15 minutes et mogo en a utilise 50.. De plus, le professionnel a ensuite estime la force du programme a environ 3d (3eme dan), c'est-a-dire que le pro n'etait pas vraiment serieux et il a juste joue un jeu d'evaluation.
Et puis, si, malheureusement, ce projet est tombe en desuetude :/ _________________ Votre moment detente
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