やねうら王にNNUE評価関数をマージしました

WCSC28に出場したたぬき(the end of genesis T.N.K.evolution turbo type D)のNNUE評価関数をやねうら王にマージしました。このNNUE評価関数は、ニューラルネットワークを用いたもので、やねうら王のevaluate()のみの差し換えたもので、探索部は従来のやねうら王のままです。

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何故いままで置換表は2のべき乗サイズでしか確保できなかったのか?

以下では、プログラマー向けに説明を書きます。

その昔、CPUの演算で、掛け算が異様に遅い時代があった。割り算はいまでも足し算なんかに比べるとずいぶん遅いけども、掛け算はいまや足し算の数倍程度の時間しかかからない。

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教師データはWCSC28終了まで公開しておきます

前の記事で、期間限定で「depth10で作った110億局面の教師データ」を公開したのだが、WCSC28のルールによると、大会終了(?)まで入手可能ではない教師データはライブラリとして使えないらしい。仕方がないな…この教師データをWCSC28のライブラリ申請するとともに、WCSC28終了まで公開しておくことをここに約束しよう。

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Stockfishがもたらさなかったもの

昨年ぐらいからStockfishの改良点を取り込んでもほとんど強くならないというのが続いている。いまや、Stockfishによって将棋ソフトにもたらされるレーティング向上は年間R30にも満たないように思う。

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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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