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國立交通大學 資訊科學與工程研究所 吳毅成所指導 陳源灝的 高性能分散式 AlphaZero 軟體框架 （2020），提出Gomoku AI關鍵因素是什麼，來自於AlphaZero、深度學習、強化式學習、深度強化式學習、分散式、平行化。

而第二篇論文國立中正大學 電機工程研究所 陳自強所指導 林政寬的 利用類神經網路發掘出最大化獎勵路徑來實現遊戲應用 （2020），提出因為有 AlphaGo Zero、Muzero、強化學習、Actor-Critic、深度學習網路的重點而找出了 Gomoku AI的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了Gomoku AI，大家也想知道這些：

高性能分散式 AlphaZero 軟體框架

為了解決Gomoku AI的問題，作者陳源灝 這樣論述：

本篇論文描述一高性能分散式 AlphaZero 軟體框架之實作，我們將此軟體框架命名為 CGI Lab AlphaZero Platform (CLAP)。AlphaZero 是由 Silver et al. 所開發的演算法，能夠在圍棋、將棋與西洋棋超越人類玩家的水平。由於AlphaZero 的成功，許多開發人員套用 AlphaZero 至不同的遊戲，AlphaZero 演算法的邏輯與程式碼在不同的遊戲應可以共用，但是由於不同遊戲的 AlphaZero演算法通常都會被開發在獨立的專案，程式碼很難在專案之間共享。Li 開發了一套 AlphaZero 軟體框架 (CZF) 來降低的開發 Alph

aZero 新遊戲的難度。此篇論文基於 CZF 做出兩方面的改進: 計算效率提升與軟體架構改善。對於計算效率的提升包含單節點計算效率、分散式計算效率與神經網路模型傳輸效率。在軟體架構改善方面，我們以 PyTorch 取代官方已經不推薦使用的 Caffe2 深度學習框架，並且重新設計與改進 CZF 之模組架構。在我們的實驗設定之下，以 16 個 CPU線程及 1024 批量進行 GPU 運算，CLAP 的單節點計算效率可提升至 CZF 的1.38 倍。在分散式訓練方面，CZF 以平均分配工作的方式實做同步式訓練，會導致整體的訓練速度受限於計算性能最差的運算節點，在 CLAP 中，我們以非同步的方

式實做分散式訓練，解決了上述 CZF 在分散式訓練時的阻塞問題，並可達到接近線性的加速，使用 8 倍運算資源的配置下可加速整體訓練達 6.7 倍。在神經網路模型傳輸方面，CLAP 實做了新的傳輸架構，將大小 512MB 的模型傳輸至16 個運算節點只需要 CZF 一半的時間，傳輸效能是 CZF 的 2 倍。在軟體開發方面，在 CZF 中開發一個新遊戲必須要擴展 9 個以上的類別 (class)，而經過精簡與設計之後，在 CLAP 中只需要擴展兩個類別，大幅減少開發新遊戲的困難度。

利用類神經網路發掘出最大化獎勵路徑來實現遊戲應用

為了解決Gomoku AI的問題，作者林政寬 這樣論述：

AlphaGo Zero，藉由強化學習(Reinforcement learning)進行從零開始的自對弈，且完全捨棄了專業棋士的指導；到了2020年，Muzero基於AlphaGo Zero一樣採用強化學習的方式進行對奕且不依賴任何人類知識來進行遊玩。本論文提出之方法主要分成兩部份，第一部份以Muzero架構作為基本實驗架構，主要由預測網路、動態網路、表示網路所組成，在研究過程中發現到當動態網路根據某個策略執行動作後，所得到的獎勵值不見得是正確的，因此我們透過Actor-Critic演算法對Muzero進行策略評估，藉由導入Actor-Critic能夠提高動態網路在選擇動作時的準確度；第二

部份則是針對網路模型的架構進行探討，在這部份我們探討了各種模型並對這些模型進行分析，最後再從中選出最適合此次實驗之架構。我們在完成模型的訓練之後，便將這些模型套用在遊戲應用當中，此次實驗應用共有三種，五子棋遊戲、走迷宮遊戲(Gridworld)、登陸月球遊戲(Lunlander)這三種應用，本論文提出之方法在GridWorld及Lunlander這兩種應用上與原始程式訓練之結果相比都有得到明顯的改善，在實際測試方面，五子棋的訓練結果有待加強，GridWorld能夠成功走到目的位置的機率為60%，Lunlander則是太空船平均能夠在第59.2次時，順利登陸月球，從結果可知，在導入Actor-C

ritic及模型架構的調整能夠有效提升整體演算法的效果。

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