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  #781  
Alt 26.08.2019, 14:17
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)

 Zitat von Hartmut Beitrag anzeigen
Naja, ich hoffe sie testen es auch noch in der 60'+15''-Liste. Ich halte - gerade bei einem wissensbasierten Programm wie LC0 - diese Schnellpartien immer nicht für so aussagefähig. Ist allerdings für die reine CPU-Engine schon ein sehr gutes Ergebnis.
Hallo Hartmut
Aber immerhin schön, dass selbst die Lc0 CPU nicht zu verachten ist.
Mfg
Kurt
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  #782  
Alt 31.01.2020, 19:53
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)

Hi,

weiß jemand,wie man die Gewinnwahrscheinlichkeiten für Lc0 in der Chessbase GUI aktiviert? Bei Fat Fritz funktioniert das, die entsprechende Option für die Anzeige der Gewinnwahrscheinlichkeiten ist auf jeden Fall aktiviert.
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  #783  
Alt 31.01.2020, 20:20
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)

Schau mal in die Eigenschaften der Engine:

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  #784  
Alt 31.01.2020, 20:22
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)

Super, danke, war mir entfallen...
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  #785  
Alt 26.03.2020, 09:03
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)

Hallo mal wieder Fragen zu Lc0 und Analysen.


Ausgangsfragestellung: Ich würde mir gerne Partiematerial für kritische Eröffnungsstellungen aus Engine-Partien generieren.

Da bieten sich verschiedene Verfahren an :

MonteCarlo in Chessbase/Fritz mit Rybka in Form von Statistikbäumen mit dem Nachteil kein pgn-Material und nur mit Rybka möglich

Stellung ausspielen bei Chessbase, Arena oder Aquarium, wobei Aquarium über die Randomizer-Funktion so was ähnliches wie MonteCarlo liefert (mit pgn-Output, aber wesentlich langsamer als z. B. über Fritz/Rybka)


Folgende Probleme ergeben sich nun für mich im Bezug auf Lc0:

Nach einigen wenigen Partien wird LC0 quälend langsam und zwar bei allen GUI's. Und das trotz Nvidia-RTX-Karte und 8 Kerner (16 Threads). Ist das ein Problem der letzten LC0-Version (24.1) und den Default-Einstellungen ( cudnn-fp16 ist natürlich an) oder ist Lc0 für solche Zweikämpfe einfach nicht geeignet? Ich habe auch schon mit großen und kleinen Netzen experimentiert, aber kein signifikanter Unterschied im Bezug auf den Performance-Einbruch nach nur wenigen Partien bei Suchtiefe 9. LC0 scheint nach nur wenigen Partien nicht mal mehr diese recht geringe Tiefe zu erreichen...
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