NNUE評価関数は、ネットワーク構成を簡単にカスタマイズできるようになっている。
そこで、入力をK(玉のいる升)とP(どの升にどの駒がいるかに対応する値)だけにして(81升 + 1629通り = 1710)、hidden層の1層目を256×2、2層目・3層目を32にして学習させた。(K-P-256-32-32) NNUEを知らない人のために書くと、各層は全結合。
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NNUE評価関数は、ネットワーク構成を簡単にカスタマイズできるようになっている。
そこで、入力をK(玉のいる升)とP(どの升にどの駒がいるかに対応する値)だけにして(81升 + 1629通り = 1710)、hidden層の1層目を256×2、2層目・3層目を32にして学習させた。(K-P-256-32-32) NNUEを知らない人のために書くと、各層は全結合。
昨年の12月ぐらいから家のなかが寒くなってきたのでPCをフル稼働させるに至った。PCさえ動いていれば何でも良かった。ただ(PCの背面からの)温もりだけが欲しかった。
やねうら王でNNUE評価関数の学習をする方法について解説記事がなかったのでざっとまとめておきます。
コンピュータ囲碁の世界では、長きに亘り良い評価関数を設計できずに苦心していました。評価関数というのは、人間で言うと大局観に当たる部分です。この部分をうまく設計するのが強い囲碁ソフトを作る上で必要不可欠なのですが、それは職人のような作業だと言われていました。
将棋ソフト『PAL』の山口さんからWCSC28のときに、やねうら王およびStockfishのLazy SMPの部分のコードだと、コア数が増えてきた時に同じdepthを探索しているスレッドが増えすぎて良くないのではないかという指摘があった。
AWSでコンピューター将棋のためにvCPUの多いインスタンスを探すとm5.24xlarge(96 vCPU)やc5.18xlarge(72 vCPU)などが見当たりますが、どのCPUが最強なのでしょうか?
歩の不成や香の敵陣2段目での不成、そして大駒の不成は打ち歩詰めが絡まない限り読む必要がない。なので、本来は読みの末端で打ち歩詰めが出現してから、その手前の局面でだけ不成の指し手を生成すればすれば良い。
以前、私は「やねうら王のブラウザを作ります!」とツイートしたことがある。いまだ完成しない、どいうことなんだ、この詐欺師野郎とか、定期的になんとかちゃんねるに書きやがる輩がいるんだが、それに対してまずは期待して待ってくれている皆様にお詫びしたい。
今年に入ってからやねうら王(エンジン)のダウンロードが増えたのか「導入手順をもっと親切に書いてください!」というPC初心者からの悲鳴が後を絶たないが、まあ、GUIとエンジン本体とを別個にダウンロードしないといけない時点で(PC初心者にとっては)ハードルが高いと言えるだろう。
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以前、私が千田先生と話しているときに「千田先生もノーパソからAWS使うといいっすよ!」と言ったものの、よく考えたらアカウントを開設するだけでも結構たいへんだし、まして思考エンジンをAWSのサーバー側でコンパイルしたり評価関数ファイルをAWSのサーバー側に転送したりするのも一筋縄ではいかない。