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やねうら王 — 棋力的にトップ集団の将棋ソフトに比肩する将棋ソフト
やねうら王オープンソースプロジェクト — 2000行程度で書かれたBonanza6に匹敵する棋力を持つ将棋ソフトやねうら王miniからやねうら王2017Earlyまでのソースコードと思考エンジン本体
ひまうら王 — 人間の棋譜を用いずに評価関数パラメーターを調整した将棋ソフト
ひようら王 — 駒得のみの評価関数を用いた将棋ソフトとして世界最強の将棋ソフト
ブラうら王 —ブラウザで遊べるやねうら王(10級〜10段)
Stockfish完全解析 — コンピューターチェスの強豪ソフトStockfishの完全解析
将棋電王戦  — 株式会社ドワンゴ主催の将棋電王戦。やねうら王は二年連続出場
コンピューター将棋全般 — コンピューター将棋全般の話題
プロコン — CODEVSなどプログラミングコンテストの話題

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なお、この記事のここから下には新着記事が表示されています。

評価関数をゼロから学習させるときに駒割りも学習させる話

リゼロ評価関数では、評価関数をゼロから学習させているが、駒割り(駒の点数)は、Aperyのソースコードで定義されている点数を初期値として用いてある。実際のところ、これがすべてゼロであってもきちんと学習できることは確かめた。

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何故、SDT5までにやねうら王は強くならなかったのか

今回、やねうら王は公開しているバージョンからほとんど強くすることが出来なかった。(KPP_KKPT型 評価関数でelmo+R170、探索部で+R20程度。elmo+rezero8 = relmo8がelmo+R120程度なので+R70ぐらいしか強くなっていない。) 私の本業のほうが忙しかったこともあるが、それを差し引くとしても、課題に対する取り組み方とか、方針の立て方とか、色々反省すべき点は多い。他の開発者が同じ轍を踏まぬよう、その原因をざっと書いておきたいと思う。

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本大会のやねうら王は究極のリゼロ系

今回のやねうら王は、学習時に人間の棋譜を用いていない。いわゆるリゼロ系である。学習時に人間の定跡も用いていない。初期局面から何手かランダムムーブさせた局面からdepth 10で対局させたものを教師局面として用いている。

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コンピュータ将棋開発者がAWSで機械学習を回すには?

電王トーナメント直前ですが、AWSを使って機械学習で使う教師局面を生成してみようと思い、昨日実際にやってみたので、そのノウハウを書いておきます。ノウハウというか、たぶんLinuxに慣れているような人なら誰でも知っているはずのことで、誰得記事ではあるのですが、私は大いに躓いたので記録として残しておきます。

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