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。
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    六子棋之棋型分類及審局函數之研究
    (2011) 陳志宏; Chih-Hung Chen
    六子棋是吳毅成教授所提出的一系列K子棋當中的一種,又稱連六棋(Connect6),是具備「規則簡單」、「變化複雜」、「遊戲公平」等特性的棋類遊戲。本研究以賴昱臣設計的六子棋程式Ant,作為基礎程式進行改良。經過棋型分類、審局函數與迫著搜尋系統的修改,使得勝率及和率明顯提升、敗率明顯降低。實驗顯示,本研究方法確實可大幅提升Ant程式的棋力。 經過修改後的Ant版本,於TAAI 2010獲得第二名的成績,而在TCGA 2011得到第三名的名次。
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    結合單迫著與雙迫著搜尋之六子棋程式之研發
    (2010) 賴昱臣; Lai, Yu-Chen
      六子棋(Connnect6),又名連六棋,為國立交通大學資訊工程系吳毅成教授於第十一屆國際電腦賽局研討會(11th Advances in Computer Games Conference,ACG11)中提出和發展。六子棋的提出是有鑑於五子棋(Go-Moku)和連珠棋(Renju)在幾經改善後仍無法完全消除先手方的優勢而提出的另一種較公平的棋類。   2007年,由劉思源及顏士淨博士設計的六子棋程式「X6」,主要使用雙迫著搜尋,在ICGA(International Computer Games Association)六子棋競賽中取得金牌,顯示出迫著搜尋對棋力影響的強度;2007年及2009年,由Theo van der Storm先生所設計的六子棋程式「MeinStein」,使用淺層的alpha-beta search取得兩面銀牌,可見其審局函數之準確性。   不同於雙迫著搜尋的單迫著搜尋,在實作上難以兼顧成功率、準確性與誤判風險。本論文利用「MeinStein」開放原始碼中之其審局函數來提升單迫著搜尋在成功率、準確性、誤判風險之間的平衡。由此我們所研發出來的程式已能在實戰時較X6與MeinStein更強。