Удивительно глубокая жертва пешки! || Mighty Stockfish NN против Ethereal || TCEC 19 || Nimzo-indian

Описание: ♟️ Играйте в шахматы онлайн бесплатно → https://www.chessworld.net/online-che...
🎓 Изучите шахматную стратегию от AlphaZero и Stockfish → https://www.chessworld.net/chess-engi...
Освойте долгосрочное давление, пешечные структуры и гениальность нейронных сетей. Только для образовательных целей — использование движка во время игры запрещено.
♚КУРСЫ https://www.chessworld.net/online-che...
📚 https://kingscrusher.tv/chessopenings
Чемпион мира ФИДЕ Кингскрашер разбирает интересную партию из TCEC с невероятно глубокой жертвой пешки! || Mighty Stockfish NN против Ethereal || TCEC 19 || Nimzo-indian
📚 https://kingscrusher.tv/chesstactics || https://kingscrusher.tv/londonsystem
♚ Играйте в шахматы по ходу игры на https://bit.ly/chessworld
♚ https://kingscrusher.tv — зарегистрируйтесь, и я скоро приглашу вас на игру :)

Главный тренер ФИДЕ Kingscrusher каждый день рассказывает об удивительных шахматных партиях, уделяя особое внимание таким чемпионам, как Магнус Карлсен, а также играм с использованием нейронных сетей, которые открывают новые концепции для более эффективной игры в шахматы.

Качества игры, которые ищет Kingscrusher, — это, как правило, потрясающие партии с некоторыми потрясающими или поразительными особенностями. Каждый год в шахматах разыгрывается множество блестящих партий, и этот канал помогает найти и объяснить их в понятной форме. Есть классические партии, сокрушительные и динамичные партии. Есть исключительно элегантные партии. Или партии, превосходные в других отношениях, что делает их интересными для просмотра. Некоторые партии великолепны, некоторые знамениты. Некоторые просто фантастические. Этот канал стремится найти, по сути, лучшие шахматные партии.

Есть также яркие, важные и впечатляющие партии. Иногда игры могут быть одновременно исключительно поучительны и интересны.

Информация о Leela Zero:
https://en.wikipedia.org/wiki/Leela_Zero
...
Leela Zero — это бесплатная программа для игры в го с открытым исходным кодом, выпущенная 25 октября 2017 года. Она разработана бельгийским программистом Джан-Карло Паскутто[1][2][3], автором шахматного движка Sjeng и движка для игры в го Leela[4][5].

Алгоритм Leela Zero основан на статье DeepMind 2017 года об AlphaGo Zero[3][6]. В отличие от оригинальной Leela, в которой заложено много человеческих знаний и эвристик, Leela Zero знает только основные правила и ничего больше.[7]

Обучение Leela Zero осуществляется распределенными усилиями, координируемыми на веб-сайте Leela Zero. Участники сообщества предоставляют вычислительные ресурсы, запуская клиентскую программу, которая генерирует игры для самостоятельной игры и отправляет их на сервер. Эти игры используются для обучения новых сетей. В целом, к серверу подключаются более 500 клиентов, чтобы предоставить ресурсы.[7] Сообщество также внесло свой вклад в виде высококачественного кода.[7]

Leela Zero заняла третье место на мировом турнире по ИИ Go BerryGenomics Cup в Фучжоу, провинция Фуцзянь, Китай, 28 апреля 2018 года.[8]

Информация об Alphazero:
https://en.wikipedia.org/wiki/AlphaZero

AlphaZero — это компьютерная программа, разработанная исследовательской компанией DeepMind, принадлежащей Alphabet. AlphaZero использует подход, аналогичный AlphaGo Zero, для овладения не только го, но и шахматами и сёги. 5 декабря 2017 года команда DeepMind выпустила препринт, представляющий AlphaZero, который за 24 часа достиг сверхчеловеческого уровня игры в этих трёх играх, победив программы-чемпионы мира: Stockfish, Elmo и трёхдневную версию AlphaGo Zero. В каждом случае использовались специализированные тензорные процессоры (TPU), оптимизированные для работы с программами Google.[1] AlphaZero обучался исключительно путём «самостоятельной игры» с использованием 5000 TPU первого поколения для генерации партий и 64 TPU второго поколения для обучения нейронных сетей. Всё это происходило параллельно, без доступа к дебютным книгам и таблицам эндшпилей. Всего через четыре часа обучения DeepMind оценил, что рейтинг Эло AlphaZero выше, чем у Stockfish; после 9 часов обучения алгоритм уверенно победил Stockfish 8 в турнире из 100 партий с контролем времени (28 побед, 0 поражений и 72 ничьи).[1][2][3] Обученный алгоритм работал на одной машине с четырьмя TPU.

...
Связь с AlphaGo Zero
Дополнительная информация: AlphaGo Zero
AlphaZero (AZ) — это более обобщённый вариант алгоритма AlphaGo Zero (AGZ), способный играть в сёги и шахматы, а также в го. Различия между AZ и AGZ включают в себя:[1]

AZ имеет жёстко заданные правила настройки гиперпараметров поиска.
Нейронная сеть теперь обновляется постоянно.
Го (в отличие от шахмат) симметричен относительно определённых отражений и поворотов; AlphaGo Zero был запрограммирован на использование этих симметрий. AlphaZero — нет.
В отличие от го, шахматы могут закончиться вничью; поэтому AlphaZero может учитывать возможность ничьей.
AlphaZero против Stockfish и Elmo
...