将棋AIと言えば、探索と評価関数で構成されています。探索と評価関数が車輪の両輪のようなもので、その2つがうまく合わさって初めて強い将棋AIが完成します。
続きを読む月別アーカイブ: 2020年11月
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やねうら王チーム、電竜戦にエントリーしました!
たややん互角局面集公開しました
AlphaZero系の将棋ソフトは、評価関数の表現力が極めて高いので、序盤周辺の局面を学習する力が従来の将棋ソフトとは桁違いです。
平手の初期局面から勝ちやすい指し手を覚えてしまっていると言っても過言ではないです。定跡なしで戦わせると特にその傾向が顕著です。
続きを読むどうすれば少ない探索量で深くまで読めるようになりますか?
競プロでも探索を行う問題が出題されることがあります。BFS(幅優先探索)とかDFS(深さ優先探索)とかで簡単に解けちゃう問題から、評価関数をうまく定義して、chokudaiサーチ(Beam Searchの亜種)みたいなので解決しないといけない問題まであります。
続きを読むmブランチ1004 VS やねうら王V5.31 計測結果
mブランチ雑感
やねうら王mブランチとは強いのか、弱いのか。そこには、どんな技術が使われているのか。ざっと書き残しておきたい。
続きを読むやねうら王V5.20リリースとmブランチ死亡のお知らせ
先日リリースしたやねうら王V5.10と今年の5月時点のmブランチがだいたい同じぐらいの強さのようです。
そして、いま新たにやねうら王V5.20リリースしました。やねうら王V5.10よりR40ぐらい強くなっています。
続きを読むやねうら王V5.10公開しました
やねうら王V5.00を公開したばかりですけど、V5.10を公開しました。
続きを読むやねうら王 ハッシュメモリ13TBに対応しました
やねうら王、ハッシュ用のメモリ(USI_Hashで指定する)が、128GBまでしか対応してなかったのですが、近年AWSなどでそれ以上のメモリを搭載したPCに触れる機会も増えて参りました。
続きを読むやねうら王 V5.00公開しました
やねうら王V5.00公開しました。WCSC29相当のやねうら王です。
V4.xx系からはR100以上強くなってるはずです。