自力で機械学習に取り組んでおられる方もそうでない方もこんにちは!
電王トーナメント直前対策ということで、いまから30分でBonanzaの評価関数の要点を話します。
30分でBonanzaの評価関数の要点を話します!
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自力で機械学習に取り組んでおられる方もそうでない方もこんにちは!
電王トーナメント直前対策ということで、いまから30分でBonanzaの評価関数の要点を話します。
Haswell以降、BMI2やAVX256が使えます。
これらを使うとコンピューター将棋において何が嬉しいのでしょうか?
棋譜からの学習時に結構メモリを必要とするのは深刻な課題です。何故なら、メモリの許す限り大きな評価関数(パラメーターの数がたくさん!)にしたいのですが、棋譜からの学習時には、その評価関数のパラメーターのサイズの10倍〜20倍ぐらいのメモリを必要とするからです。
Bonanza型のKPPでの評価関数を採用しているコンピューター将棋開発者がほとんどかと思いますが、この差分計算についてはあまり正しく理解されていないので、ここに詳しく書いておきます。
私の友人の奥さんはゴキブリが大層嫌いで、先日、ゴキブリが目の前に飛んできたので慌てふためいて後ろに仰け反り(飛び跳ね?)、打ちどころが悪かったのか腰の骨を折ってしまった。
将棋の変則ルールにはトライルールというのがあります。トライルールは、個人的には退屈な入玉将棋をよりスリリングにする、とても良いルールだと思います。