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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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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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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