理學院

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學院概況

理學院設有數學系、物理學系、化學系、生命科學系、地球科學系、資訊工程學系6個系(均含學士、碩士及博士課程),及科學教育研究所、環境教育研究所、光電科技研究所及海洋環境科技就所4個獨立研究所,另設有生物多樣性國際研究生博士學位學程。全學院專任教師約180人,陣容十分堅強,無論師資、學術長現、社會貢獻與影響力均居全國之首。

特色

理學院位在國立臺灣師範大學分部校區內,座落於臺北市公館,佔地約10公頃,是個小而美的校園,內含國際會議廳、圖書館、實驗室、天文臺等完善設施。

理學院創院已逾六十年,在此堅固基礎上,理學院不僅在基礎科學上有豐碩的表現,更在臺灣許多研究中獨占鰲頭,曾孕育出五位中研院院士。近年來,更致力於跨領域研究,並在應用科技上加強與業界合作,院內教師每年均取得多項專利,所開發之商品廣泛應用於醫、藥、化妝品、食品加工業、農業、環保、資訊、教育產業及日常生活中。

在科學教育研究上,臺灣師大理學院之排名更高居世界第一,此外更有獨步全臺的科學教育中心,該中心就中學科學課程、科學教與學等方面從事研究與推廣服務;是全國人力最充足,設備最完善,具有良好服務品質的中心。

在理學院紮實、多元的研究基礎下,學生可依其性向、興趣做出寬廣之選擇,無論對其未來進入學術研究領域、教育界或工業界工作,均是絕佳選擇。

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    比較Gumbel和KataGo方法提升AlphaZero在外圍開局五子棋的訓練效能
    (2023) 黃得為; Huang, De-Wei
    本研究的目的是探討透過比較 KataGo 和 Gumbel 這兩種方法來儘量減少資 源的數量並保持或提升訓練的效率。KataGo 是一個改良版的 AlphaZero 演算法, 其作者使用了更有效率的訓練算法和重新設計的神經網路架構,並宣稱其訓練 速度比 AlphaZero 快50倍。而 Gumbel 方法則是 DeepMind 在2022年提出的一種方 法,可以在展開蒙地卡羅樹搜索(Monte Carlo Tree Search)時只需展開極少數節點 即可訓練出遠超在相同條件下其他已知演算法的效果。本研究使用這兩種方法應用在提升 AlphaZero 在外圍開局五子棋的棋力,並 比較這兩種方法的優劣和效果。實驗結果顯示,使用 Gumbel 和 KataGo 都可以 有效提升 AlphaZero 在訓練外圍開局五子棋上的效能。並且通過實驗發現,在相 同的訓練代數情況下,KataGo 所訓練出來的棋力比 Gumbel 好。但在相同短期時 間內的訓練中 Gumbel 所訓練出來的棋力比 KataGo 好。在本研究中,我們除了探討 AlphaZero、KataGo 和 Gumbel 演算法的改進外, 還額外討論了兩種提升自我對弈速度的方法以及兩種改進訓練效能的通用方法。首先,我們實作了兩種方法來提升自我對弈速度,並對三種演算法進行了 測試。通過實驗,我們發現這兩種方法的應用能夠平均提升自我對弈速度13.16 倍。這是一個顯著的改善,有效地節省了訓練時間。此外,我們還提出了兩種通用的方法來改進 AlphaZero、KataGo 和 Gumbel 的訓練效能。透過這兩種方法的應用,我們獲得了不錯的結果。這些方法不僅 提升了演算法的訓練效率,還改善了模型的學習能力和準確性。這些結果顯示出,改良 AlphaZero 的 KataGo 以及 Gumbel 方法可以顯著提升外圍開局五子棋 AI 的訓練效果和速度,並且減少所需的訓練資源。這樣的技術 創新可以讓更多的研究者參與到強化學習的研究中,並推動人工智慧在遊戲和 其他領域的發展。