Що таке ALPHAZERO Українською - Українська переклад

• alphazero

Приклади вживання Alphazero Англійська мовою та їх переклад на Українською

AlphaZero, the game-playing AI created by Google….
Фахівці Homejoy, яких найняв Google,….

Eighteen months later, AlphaZero was released by DeepMind.
Через 18 місяців DeepMind випустила програму AlphaZero.

AlphaZero independently learns to play games at the highest level.
AlphaZero самостійно вчиться грати в ігри на найвищому рівні.

In 100 shogi games against elmo, AlphaZero won 90 times, lost 8 times and drew twice.
У сто іграх у сьоги проти Elmo, AlphaZero виграв дев'яносто разів, вісім разів програв і дві партії завершилися внічию.

AlphaZero learns to play the game at the highest level.
Читайте також AlphaZero самостійно вчиться грати в ігри на найвищому рівні.

In a hundred shogi games against Elmo, AlphaZero won ninety times, lost eight times and two draws.[5].
У сто іграх у сьоги проти Elmo, AlphaZero виграв дев'яносто разів, вісім разів програв і дві партії завершилися внічию.[5].

AlphaZero is a computer program developed by DeepMind, using generalized AlphaGo Zero's approach.
AlphaZero- це комп'ютерна програма, розроблена компанією DeepMind, яка використовує узагальнений підхід AlphaGo нуль.

After 8 hours of self-learning of Go and against a previous version of AlphaZero, AlphaZero won sixty games and lost forty.[5].
Після 8 годин самостійного навчання гри в го, у матчах проти попередньої версії AlphaZero, AlphaZero виграв шістдесят ігор і програв сорок.[5].

AlphaZero was trained through self-play for a total of nine hours, and reached Stockfish's level after just four.
AlphaZero навчався за допомогою самостійної гри на загальну суму дев'ять годин і досягав рівня Stockfish лише після чотирьох.

The community of computer shogi programmers is not completely satisfied with matching conditions between AlphaZero and Shogi engine Elmo.[7].
Спільнота програмістів сьоги не повністю задоволена умовами підбору між рушіями AlphaZero і Сьоги двигуна Elmo.[7][неавторитетне джерело].

AlphaZero(AZ) is a more generalized variant of the AlphaGo Zero(AGZ) algorithm, and is able to play shogi and chess as well as Go.
AlphaZero(AZ)- це більш узагальнений варіант алгоритму AlphaGo Zero(AGZ), який крім ґо вміє також грати в Сьоґі і шахи.

With the introduction of the Impala architecture, DeepMind, the company behind AlphaGo and AlphaZero, would seem to finally have AGI firmly in its sights.
З впровадженням архітектури Impala компанія DeepMind, компанія AlphaGo і AlphaZero, здається, нарешті змусить AGI твердо в своїх місцях.

AlphaZero compensates for the lower number of evaluations by using its deep neural network to focus much more selectively on the most promising variation.
AlphaZero компенсує низьку кількість оцінок використанням своїх глибоких нейронних мереж, зосереджуючись набагато більш вибірково на найбільш перспективних варіантах.

Today, neither humans nor“conventional” AI can beat the AlphaZero machine- neither in chess, nor in games of even greater complexity, such as Go or Shogi.
Сьогодні жодна людина, жоден канонічний штучний інтелект не можуть переграти програму AlphaZero- ані в шахах, ані в іграх набагато більш складних, таких так Ґо або Сьоґі.

AlphaZero may compensate for the lower number of evaluations by using its deep neural network to focus much more selectively on the most promising variations.
AlphaZero компенсує низьку кількість оцінок використанням своїх глибоких нейронних мереж, зосереджуючись набагато більш вибірково на найбільш перспективних варіантах.

Even so, it is expected to take a year of crowd-sourced training to make up for the dozen hours that AlphaZero was allowed to train for its chess match in the paper.[9].
Навіть якщо і так, він повинен пройти рік краудсорсинговую тренування, щоб заповнити десятків годин, що AlphaZero пустили в поїзд для його шаховий матч в газеті.[9].

AlphaZero compensates for the lower number of evaluations by using its deep neural network to focus much more selectively on the most promising variation.[2].
AlphaZero компенсує низьку кількість оцінок, використовуючи свої глибокі нейронні мережі, щоб зосередитися набагато більш вибірково на найбільш перспективних варіантах.[2].

Additionally, in early 2018 the same team branched Leela Chess Zero from the same code base, also to verify the methods in the AlphaZero paper as applied to the game of chess.
Крім того, на початку 2018 року та сама команда створила Ліла шахи нуль з тієї ж кодової бази, а також для перевірки методів в AlphaZero папери стосовно до гри в шахи.

The new system, called AlphaZero, is a reinforcement learning system, which, as its name implies, means it learns by repeatedly playing a game and learning from its experiences.
Нова система під назвою AlphaZero являє собою систему навчання з підкріпленням, тобто навчається, багаторазово граючи в гру і навчаючись на своєму досвіді.

Leela Chess Zero was adapted from the Leela Zero Go engine,[1] which in turn was based on Google's AlphaGo Zero project,[2] also to verify the methods in the AlphaZero paper as applied to the game of chess.
Leela Chess Zero це адаптація рушія Ліла нуль ходу[1], який у свою чергу був заснований на Гуглз AlphaGo нуль проекту,[2] також для перевірки методів в AlphaZero папери стосовно до гри в шахи.

AlphaZero searches just 80 thousand positions per second in chess and 40 thousand in shogi, compared to 70 million for Stockfish and 35 million for Elmo.
Розглядаючи пошук за допомогою дерева пошуку Монте-Карло, AlphaZero аналізує лише 80,000 позицій на секунду в шахах і 40 000 в сьогах, порівняно з 70 млн для Stockfish і 35 мільйонів для Elmo.

Papers headlined that the chess training took only four hours:"It was managed in little more than the time between breakfast and lunch."[3][8] Wired hyped AlphaZero as"the first multi-skilled AI board-game champ".[9] AI expert Joanna Bryson noted that Google's"knack for good publicity" was putting it in a strong position against challengers.
Газети вийшли з заголовками, що навчання шахів зайняло лише чотири години:"це було зроблено за час трохи більший, ніж проміжок між сніданком і обідом."[3][8] дротовий розкрутили AlphaZero як"перший багатопрофільний AI настільну гру чемпіона".[9] AI експерт Джоанна Брайсон зазначила, що Google,"спритність до хорошої реклами" ставить його в сильну позицію проти суперників.

AlphaZero also played twelve 100-game matches against Stockfish starting from twelve popular openings for a final score of 290 wins, 886 draws and 24 losses, for a point score of 733:467.
AlphaZero також зіграв дванадцять 100 ігрових матчів проти Stockfish, для остаточного рахунку: 290 перемог, 886 ничиїх та 24 поразок, для точної оцінки 733: 467.

Comparing Monte Carlo tree search searches, AlphaZero searches just 80,000 positions per second in chess and 40,000 in shogi, compared to 70 million for Stockfish and 35 million for elmo.
Порівнюючи пошук за допомогою Монте-Карло дерево пошуку, AlphaZero аналізує лише 80,000 позицій на секунду в шахах і 40 000 в сьоги, порівняно з 70 млн. для Stockfish і 35 мільйонів для Elmo.

In AlphaZero's chess games against Stockfish, each program was given one minute's worth of thinking time per move.[1] AlphaZero was allocated superior hardware in relation to Stockfish.[1] In 100 games from the normal start position AlphaZero won 25 games as white, won 3 as black, and tied the remaining 72.[5] In a series of twelve 100-game matches against Stockfish starting from popular openings, Alphazero won 290, drew 886 and lost 24.
У шахових партіях AlphaZero проти Stockfish кожна програма мала по одній хвилині часу на хід.[1] AlphaZero мала краще комп'ютерне обладнання відносно Stockfish.[1] Зі 100 ігор з нормального положення положення AlphaZero виграв 25 партій білими, виграв 3 чорними і звів унічию решту 72.[5] У серії з дванадцяти 100-ігрових матчів проти Stockfish починаючи з популярних дебютів, Alphazero виграв 290, звів унічию 886 і програв 24.

Now I know."[5] Norwegian grandmaster Jon Ludvig Hammer characterized AlphaZero as"insane attacking chess" with profound positional play.[3] Former champion Garry Kasparov said"It's a remarkable achievement, even if we should have expected it after AlphaGo."[6][10].
Тепер я знаю".[5] норвезький гросмейстер Йон Людвіг Хаммер охарактеризував AlphaZero як"божевільні атакуючі шахи" з глибокою позиційною грою.[3] колишній чемпіон Гаррі Каспаров сказав:"це чудове досягнення, навіть попри те, що ми вже чекали на нього після AlphaGo."[6][10].

For example, to train its AlphaZero and AlphaStar algorithms for playing chess, go, and StarCraft II, DeepMind used the recordings of millions of games of these games already played.
Наприклад, для навчання своїх алгоритмів AlphaZero і AlphaStar для гри в шахи, го і StarCraft II компанія DeepMind використовувала записи мільйонів уже зіграних партій цих ігор.

On 5 December 2017, DeepMind team released a preprint introducing AlphaZero, which achieved within 24 hours a superhuman level of play in chess, shogi, and Go by defeating world-champion programs, Stockfish, Elmo, and 3-day version of AlphaGo Zero in each case, using superior hardware in relation to its opponent.[1][2] AlphaZero defeated Stockfish after just 4 hours of self-play, with no access to opening books or endgame tables, but playing with superior hardware allocated to AlphaZero.[1][3][4].
Грудня 2017 року колектив DeepMind випустив препринтне введення AlphaZero, яке впродовж 24 годин досягнуло надлюдського рівня гри в шахи, сьоги, і йти, перемігши чемпіонів світу серед програм, в'ялена риба, Elmo і 3-денний варіант AlphaGo нуль в кожному випадку, використовуючи краще комп'ютерне обладнання відносно своїх опоненті.[1][2] AlphaZero переміг Stockfish через 4 години самостійної гри, без доступу до дебютних баз та ендшпільних таблиць, але граючи з кращим комп'ютерним обладнанням виділеним для AlphaZero.[1][3][4].