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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    使用KataGo方法及迫著空間搜尋提升AlphaZero在六子棋的訓練成效
    (2023) 林育璋; Lin, Yu-Chang
    自從Google DeepMind提出AlphaZero演算法之後,許多使用傳統搜尋法的電腦對局程式都被AlphaZero作法取代。然而AlphaZero作法需要非常大量的算力,才能夠達到頂尖的水準,因此我們希望透過程式效能改進及傳統做法的輔助,提升AlphaZero在六子棋遊戲的訓練效率,讓我們可以使用個人電腦達到頂尖水準。本篇論文使用Alpha-Zero-General開源程式碼作為基礎,研發一支AlphaZero的六子棋程式。我們參考galvanise_zero的做法修改MCTS的搜尋方式、參考OOGiveMeFive提出的通用型Bitboard,將其進行修改後用於六子棋程式中,並且參考陽明交通大學的CZF_Connect6提出的六子棋強度改進方式。本篇論文從三個面向來加速AlphaZero的訓練效率。第一個是提升程式效能,我們分析Alpha-Zero-General的一個效能瓶頸是MCTS的部分,因此透過C++及平行化的方式重新實作MCTS,大幅提升AlphaZero的訓練效率。第二個是提升神經網路的性能,使用KataGo提出的Global Pooling及Auxiliary Policy Targets方法修改神經網路,並套用於六子棋程式中。第三個是提升訓練資料的品質,使用KataGo提出的Forced Playout and Policy Target Pruning方法及傳統的迫著空間搜尋提升訓練資料的品質。另外本篇論文提出一種新的訓練方式,提升AlphaZero加入heuristics的訓練效果。我們使用C++、平行化及批次預測的方式可以讓MCTS的搜尋效率達到26.4的加速比,並且使用Bitboard的方式可以讓迫著空間搜尋達到6.03的加速比。在短時間的訓練中,雖然使用相同時間AlphaZero方法可以訓練更多個迭代,不過使用相同時間訓練的KataGo方法與原始AlphaZero方法相比依然可以取得57.58%的勝率,且使用相同時間訓練的KataGo-TSS Hybrids方法與原始AlphaZero方法相比也可以取得70%的勝率。並且這三種作法訓練到500個迭代後與NCTU6_Level3對戰,都可以取得超過65%的勝率。