Leela Zero
AlphaGo Zeroが論文で自己訓練や正式な対局の際には、一手ごとに1600回のシミュレーションが行われる。
Leela Zeroでは当初はAlphaGo Zeroと同様に1600回のシミュレーションだったがのちに、3200回のシミュレーションに変更された。
作者は元のAlphaGo Zero論文に欠陥があることを発見した。論文の最初の入力は17チャネルだったが、白番が碁盤の端を認識しやすくするために、Leela Zeroで18に修正されている。
CGOSでは誰でも自由に名前を登録できるので、「なりすまし」での登録もある(LZの名で登録されているが中身はLeela Zeroではない)。CGOSでは測定のためにt1-p1600(1スレッド、1600回のプレイアウト)が使われていたが、2018年4月時点ではこのパラメータでの学習は行なわれていない:
登録名LZ-c99f1a-t1-p1600(#36、約136万局の強化学習)ではイロレーティング約1830、CGOSでのGNU Go(1800)のイロレーティングは超えたものの、GNU Goとの直接の対局での勝率は高くなかった。
登録名LZ-097dee-t1-p1600(#41、約146万局の強化学習)GNU Goとの直接の対局ではほぼ勝利し、イロレーティング約1830約2000になった。
登録名LZ-c83e1b-t1-p1600(#57、約266万局の強化学習)でのイロレーティングは約2480に到達。このバージョンは、5ブロック x 64種類のフィルターを使用した最後のバージョン。
登録名LZ-ed002c-t1-p1600(#58、約286万局の強化学習)でのイロレーティングは約2460。このバージョンは、6ブロック x 128種類のフィルターを使用した最初のバージョン。
登録名LZ-5773f4-t1-p1600(#65、約314万局の強化学習)でのイロレーティングは約2670。人間の棋譜で学習した思考エンジン(LZ-HBest1-t1-p1600、2650)のイロレーティングを超えた。
2017年12月16日、有志者が野狐囲碁に登録名alphaleelaで登録を行った。2017年12月30日(約150万局の強化学習)で級位から初段に上がり、2018年3月8日(約497150万局の強化学習)では九段に到達した。