【深思哥解说棋局】深湘业余精英第三届围棋擂台赛第三局 深圳 毛玉诚(黑) VS 湖南 汪洋(白)

深湘业余精英第三届围棋擂台赛昨天继续了第三局,深圳毛玉诚攻擂,湖南汪洋守擂,汪洋获得胜利。本局显然汪洋在布局准备了陷阱,毛玉诚在右下角处理中不幸掉入圈套。从而被汪洋拉开距离,后面未有翻身机会。 如果21扭断战斗不利,不能这样下。 深思围棋深度思考 给出的处理是 拆二, 瞄着白棋左边的缺点,这结果黑优。 本文由深思(deepthink)哥整理 深思围棋 深度复盘信息而来。观点仅供参考。 实战右下角黑棋17,19,21的下法存在问题。本来白棋左边存在漏洞,结果战斗中白棋星位一子发挥作用,战斗结果是黑棋帮助白棋修补了左边的漏洞。从而陷入劣势。  3,155 total views

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围棋段位

围棋段位划分:目前大致可分为网络段位和现实段位两部分。 现实段位: 现实段位分为业余段位和职业段位两类,两套系统几乎没有交集。 要获得现实中的业余段位,需参加一定级别的业余比赛或者专门的业余段位赛。现在的业余段位从最低到最高是业余1段到业余7段。(顺便提一句,业余1段下面还有分级,不过不叫段而叫级了,业余1段下面是业余1级,业余1级下面是业余2级,以此类推,级位和段位相反,数字越大越低,一般刚入门被认为是30级。所以其实业余1段挺厉害的,平时在不是围棋的圈子里面装个大神绰绰有余了hehe) 要获得现实中的职业段位,几乎唯一的办法是参加职业定段赛,要求参赛者年龄小于25岁,这个全国性的比赛每年定段名额只有男20女5,非常残酷。(除了这个办法,另一个选择就是参加指定的全国性的业余大赛并获得冠军,不过相信我,这个办法比前一个还要难得多)。成为职业棋手之后,可以参加职业升段赛,或者靠在国内或者国际大赛中拿到好成绩而直升。比如拿到世界冠军,可以直升职业九段。职业棋手段位从最低到最高为职业初段到职业九段。 这里补充几点: 1.注意业余段位用阿拉伯数字,职业段位用汉字数字 2.业余段位和职业段位的水平关系,是很多围棋爱好者津津乐道的话题。不过看了之前职业定段的惨烈规则,相信你对职业围棋的高门槛有了一定了解。虽然不敢说职业一定比业余强,但是保守的说,业余中最顶尖的(强业余6段+)才可以和职业中比较一般的(比如退居二线的)掰掰手腕。 3.业余段位各地差异很大,尤其是业5这个区间。但是能到业6的都有两把刷子。 4.职业段位现在已经完全不能反映水平,职业初段的小屁孩虐杀职业九段早就不是新闻。这是围棋竞技化的一个反映。 网络段位: 网络段位其实很简单,就类似于一个游戏称号。类似于lol的青铜白银黄金最强王者之类的,或者可以类比dota天梯的分数。许多围棋对弈平台最低注册是18K,K是级的意思,18K经过一定的对局,符合升级规则可以升到17K(或者战绩很好跳到16K),一直升下去,可以升到1K,1K上面是1D,D是段的意思,1D可以一直升到9D封顶。我们可以看出来,这个网络段位是模仿现实段位设置的分级。 网络段位现在是非常有参考意义的。因为之前说过的,现实的业余段位地域差异很大,所以网络段位成为了一个相比之下更准确的衡量业余棋手实力的标尺。当盘数下的足够多,段位稳定的时候,网络段位可以较好的反映一个人的真实水平。除了9D,因为9D是封顶段位,一般来说,现实中的强业5就可以打到9D,而他们大多和职业棋手的差距是非常大的,遑论职业顶尖棋手。 另外目前各个大的组织,棋校,网站,协会,甚至比赛都有自己认可的段位级位体系,但没有一套成形的统一标准的等级体系,这也是如今围棋在跨机构跨地区甚至跨国家交流和传播中的一大阻碍。 以下大致介绍一下通用围棋等级标准的一个大致的级别划分: 作为一个初学者,如果以40K作为知道“黑先白后,一人一步“的基本规则的围棋起点的话。 40K到25K:尚未入门的围棋初学者 知道气的概念,知道最基本的打吃,逃跑,知道两眼活棋,但是对于围空的概念不清楚。 这个阶段,对于成人初学者,仅仅需要大约15个小时的课内学时加上一定量(同样时间或者更多)的课外实战对局练习即可完成。 25K到20K:基本入门的围棋初学者 知道围空的概念,各种局部作战技巧及打吃提子的棋形敏感度初步形成。 这个阶段,对于成人初学者,大概需要15个小时的课内学时加上一定量(同样时间或者更多)的课外实战对局练习,但是需要更多的课外实战对局及死活题手筋题的练习来巩固和加深理解。 20K到15K:刚刚入门的围棋初学者 这个阶段,已经可以说初步学会围棋游戏了,一些基本的局部死活,吃子,攻防,围空都有接触并能在实战中使用,但还不熟练。 成人初学者,完成这个阶段,需要的时间比前两个阶段更多,若进入并完成这个阶段,已经能初步体会到围棋对局的思考乐趣。 但是,也正是因为这个阶段对于思维和脑力的挑战更大,进步速度开始放慢,很多学习围棋的孩子和成人很容易在这个阶段停滞不前甚至放弃。 以上学习时间,如果对于12岁以下的孩子,根据年龄不同,大约需要2-4倍或者更多的的成人的学习时间。 15K-10K,真正入门的围棋爱好者。 围棋的魅力,开始发挥作用,思考的乐趣,棋逢对手的乐趣,都开始产生,所谓的对围棋的兴趣,在这个阶段,真正的萌芽并发展,因此,不再称为围棋初学者,而是围棋爱好者。 这个阶段所需的学习时间,成人和孩子已经差不多,甚至成人需要更多的时间来完成并跨越这个阶段的棋力水平的提升。 进入这个阶段,围棋游戏的乐趣开始慢慢帮助克服围棋水平提升慢所带来的挫败感,顺利跨过这个阶段的围棋学习的爱好者(无论成人还是孩子),很大可能会把围棋当做一个爱好,在未来的合适时机,比如有时间,有合适的对手等情况下,继续享受围棋思考的乐趣,或者是继续挑战自己,提升自己的围棋水平。 以上的定性描述,是为了方便大家了解自己的围棋学习阶段和棋力水平。 围棋段位测试:参考:http://www.weiqi.net/ 文章来源:弈客围棋 以下为 一 天涯棋人  棋牌媒体人 体育问答专家   对段位的评价 如果稳定在野狐3D的话,那应该是业余初段-二段之间的水平。通常情况下,网上段位比现实的段位要高一点,腾讯围棋网(野狐)上的9D一般都是职业棋手,但也有的业余5段能打到9D,通常来讲,这是科班出身的业余棋手才能达到,凭借自学打上业余5段的打上9D比较难,不是说没有,而是因为先天的因素,很难打上9D。 但因为现实中的业余5段水平千差万别,各个省市围棋协会都有资格发放业余5段证书,而业余5段与业余6段之间相差可不仅仅是1段,而是全国前6名与之后的巨大差别。按照现有的升6段规定,只有在晚报杯、黄河杯、陈毅杯等业余围棋大赛中取得前六名(通常可以顺延至第12名)以及定段赛前若干名,才能确定为6段,升6段之难并不亚于升职业初段,所以,业余5段这个群体中数量庞大,有的强5可以让面5三个子甚至更多。 业余初段至二段基本可以打至网络3D,包括腾讯野狐网,事实上,野狐网上只要一注册即刻获得3D,可见网上3D的门槛并不高,如果稳定在3D的段位上,那基本可以断定,是业余初段至业余2段的水准。 要突破3D的关口,恐怕要下点功夫,一是对基本定式、死活题要有所了解,不至于在常规定式中吃大亏,棋局早早地崩掉。业余棋手比拼到最后,基本上比的是基本功,一如高考,只要基本功扎实,100分拿不到,但70分、80分总没问题。其次,有条件的话找业余高手或者职业棋手请教,仅仅下指导棋没有意义,因为你不懂他们的招法,必须要他们复盘讲解,将一盘棋的得失讲透彻,这样就有收获,常犯的错误就不会再犯,棋力就能长。    37,078 total views,  8 views today

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【深思哥解说棋局】第23界三星车险杯8强战 柯洁 VS 申真谞深思围棋深度复盘分析

首先恭喜柯洁把今年状态很猛的小申按住, 为中国对扫清一个障碍。由于小申今年状态 太好,这不由唤起了深思(deepthink)哥的强烈兴趣,特用深思围棋深度复盘了此局。   本来深思哥棋力太低,不应妄自分析和点评职业棋手对局。不过现在围棋AI技术已经远超人类。本文观点是深思围棋分析的信息,深思哥 代为表达。 如果观点有错误,请一笑了之。 全盘形势回顾: 本局左下角的战斗后,深思围棋认为白获得优势,但46手白的选点没能守住和扩大优势。接着76手应把全局重心转向右上角, 抢先处理右上和右边的棋。实战小申在左边落了后手,被黑抢到右上的87大飞。至此形势 发生反转,小申之后再无翻身机会。 46手 应在A位长,深思围棋的深度分析认为实战损失了好几个胜率点。😊 76手深思围棋深度思考的观点是走右上A位选点。实战小申在左边落了后手,被柯洁在右上 抢到大飞,形势反转。😜 本文由深思(deepthink)哥整理 深思围棋深度复盘 柯申之局观点而来。   由于深思哥棋力不高,加上深思围棋比较年轻,如果观点不对,敬请见谅!   想要了解更多此局分析信息,请联系深思哥。 QQ: 780518903 微信: smartfish_liu  3,196 total views,  2 views today

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【深思哥解说棋局】深湘围棋第三界擂台赛揭幕站 汪洋(湖南) 黑 VS 李良(深圳)白深思围棋复盘分析

深湘围棋第三届擂台赛今天在深圳126开战。 前两届以都是深圳队赢得了胜利,这届希望湖南队加油,让比赛更精彩激烈。 揭幕战最终湖南队获得胜利。 深思哥特意用深思围棋深度复盘分析了棋谱。 在布局阶段,李良一度取得优势,可惜未能 扩大优势,在左下角的定型中出现选择失误, 错失扩大优势机会,并形势发生反转。之后汪洋控制了局势,李良未有明显翻盘机会。 布局阶段李良错失的机会是40手的方向性错误。此手如果按照深思围棋推荐,白棋将保持优势。实战让黑先手把左边处理好,抢到右边的71好点,之后基本没有反转机会。 深思围棋40手的推荐应该是把黑压缩到左边二路。 由于深思哥棋力有限,深思围棋也还在进步中的AI围棋教育软件,如果点评得不对,请一笑了之,不必介意。  3,341 total views

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【深思哥解说棋局】深湘业余围棋精英第三届擂台赛 第二场汪洋(湘)黑 VS 朱良均(深圳)白 深思围棋深度复盘分析

深湘围棋业余精英第三届擂台赛今天继续在 126进行第二场,由深圳朱良均攻擂,湖南汪洋守擂。过程中朱良均前面段优势,可惜在右下角的处理中,未能处理好大龙,导致大龙被攻的很惨,并就此形势逆转,再无机会。 朱右下角的问题手: 第74手的二路扳。应走深思围棋的A提示点。 深思围棋推演的 A提示点进程,白棋保持在 70% 左右胜率,仍然优势。 本文由深思哥依据 深思围棋深度复盘分析而来。由于深思哥棋力有限,加上深思围棋AI还在进步中,不对之处,敬请谅解。  3,444 total views

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深思围棋7.0说明

深思围棋 仍采用原有旧版本风格的界面 系统功能包括: 1 功能(F) 清空棋局 收棋 (CRTL+N) 打开SGF棋谱复盘 (O) 复制第三方场景 (CRTL+Y)  — 可将第三方场景,复制到当前的程序中 编辑SGF棋谱 (MultiGO)  — 外挂程序 退出(X) 2 电脑AI 电脑单步摆棋  F8 电脑重新摆棋 ALT+F8 电脑自动摆棋 CRTL+F8 打开要点提示 (电脑感觉)  CRTL+K 电脑深度深思 CRTL+D  — 很重要的功能之一 自动跟踪第三方场景 3 用户 修改密码 用户信息 用户设置 配置第三方参数 4. 编辑 悔棋 ALT+BACKSPACE 棋子和标记   –》 第一手 CRTL+F 快退 Read more…

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深思围棋7.0 – 最好用的AI技术的围棋教学工具

电脑感觉信息提示 电脑深度思考信息提示. 电脑快速/深度复盘分析 电脑感觉/深度思考训练. 想快速提高棋力,就让深思围棋来帮到您! 深思围棋是定位于应用AI技术的围棋教学工具, 它的目的是直接帮助棋迷快速提高棋力, 获得更多围棋乐趣. 适合于 有一定围棋知识的学员和爱好者,从布局到中盘会有较大幅度的提高,就像请了一个专业级的教练随时陪同练习 (对局 现阶段测试最好的成绩达到野狐8段) 。如果是初学者,请下载 版本2.0或3.0. 电脑感觉 电脑感觉包含了电脑对当前的形势判断和下一步选点分析信息.   要点分析不在受限于现有的棋谱,可以通过电脑自动对弈无限棋谱获取。更加优化。 1. 电脑快速选点信息。 2. 胜率评估。 电脑深度思考 电脑深度思考可以帮助用户以更高水平选择下一步选点.   电脑自动深度思考能力 — 让计算更精确,利用云服务器强大的计算能力,提高运算的深度和准确度。 从而选出最优着点 电脑复盘分析 电脑复盘分析可以帮助棋迷快速定位问题手和解决手段.   通过电脑复盘,可从形式判断出 胜负手 出在何时,何地、 电脑快速复盘和深度复盘研究: 1. 通过双方胜率曲线变化定位问题手。 2. 通过深度复盘 找出问题手地方的最佳手段。 电脑自我训练 电脑自我训练可以提升感觉反应速度和深度思考速度和准确性.   平时可通过电脑自我训练,提高反应速度。 多个版本请随意挑选! 为了您的围棋人生 深思围棋规划了多个版本满足各种棋力和目标的棋迷需要. 教育版 是最经济实惠的版本,适合想了解和体验深思围棋的棋迷朋友. (10K~3D) — 在教育版的帮助下可达到 野狐6段水平 Read more…

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什么是卷积神经网络(CNN)?

卷积神经网络是人工神经网络的一种,已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络,降低了网络模型的复杂度,减少了权值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显,使图像可以直接作为网络的输入,避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程。卷积网络是为识别二维形状而特殊设计的一个多层感知器,这种网络结构对平移、比例缩放、倾斜或者共他形式的变形具有高度不变性。 CNNs是受早期的延时神经网络(TDNN)的影响。延时神经网络通过在时间维度上共享权值降低学习复杂度,适用于语音和时间序列信号的处理。 CNNs是第一个真正成功训练多层网络结构的学习算法。它利用空间关系减少需要学习的参数数目以提高一般前向BP算法的训练性能。CNNs作为一个深度学习架构提出是为了最小化数据的预处理要求。在CNN中,图像的一小部分(局部感受区域)作为层级结构的最低层的输入,信息再依次传输到不同的层,每层通过一个数字滤波器去获得观测数据的最显著的特征。这个方法能够获取对平移、缩放和旋转不变的观测数据的显著特征,因为图像的局部感受区域允许神经元或者处理单元可以访问到最基础的特征,例如定向边缘或者角点。 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习技术中极具代表的网络结构之一,在图像处理领域取得了很大的成功,在国际标准的ImageNet数据集上,许多成功的模型都是基于CNN的。CNN相较于传统的图像处理算法的优点之一在于,避免了对图像复杂的前期预处理过程(提取人工特征等),可以直接输入原始图像。 图像处理中,往往会将图像看成是一个或多个的二维向量,如之前博文中提到的MNIST手写体图片就可以看做是一个28 × 28的二维向量(黑白图片,只有一个颜色通道;如果是RGB表示的彩色图片则有三个颜色通道,可表示为三张二维向量)。传统的神经网络都是采用全连接的方式,即输入层到隐藏层的神经元都是全部连接的,这样做将导致参数量巨大,使得网络训练耗时甚至难以训练,而CNN则通过局部连接、权值共享等方法避免这一困难,有趣的是,这些方法都是受到现代生物神经网络相关研究的启发 了解更多 CNN  卷积神经网络 DEEPTHINK 7.0 即将推出,其中使用了 CNN 这个深度学习的模块,CNN 算法解决了 围棋深度思考的局限性,将围棋的分析搞高了N个档次,不在需要根据旧有的棋谱文件来归纳总结要点,而是根据海量的机器对弈来分析每个关键点的成功机率,从而大大提高了准确度。 DEEPTHINK 7.0适合有一定基础的爱好者,想快速提高布局和中盘水平的围棋爱 好者,不仅可以为棋手提供分析,也可协同棋手与机器对弈。  8,118 total views

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