前回記事の続きです。

NNUE型がそんなに戦型判定について優れているのなら、戦型ごとに良い指し手(良い駒の配置)を学習することが出来そうですし、同様に序盤の指し手(良い駒の配置)と中終盤の指し手(良い駒の配置)をそれぞれ分けて学習させれば、さらに強くなるのでは？と考えるのは自然なことです。 続きを読む →

AtCoder社のchokudai(高橋 直大) さんが、競技プログラミングで上位に上がるためにどのようにすれば良いかということについて興味深いツイートをされている。言うまでもなくchokudaiさんは、AtCoderという競技プログラミングの国内最大級のサイトを運営されているだけではなく、ICFPC優勝4回等など競技プログラミングの世界ランカーでもある。

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前回記事の続きをやっていきましょう。

前回、入力をK(玉のある升 81通り) + P(玉以外の駒の種類・升を表現した通し番号 1548通り)として、1つのニューロンで穴熊に囲えるということを説明しました。

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今回は、NNUE評価関数の一番シンプルな形で何故穴熊に囲えるのかについて解説してみます。

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昨日の記事で、AlphaZeroがどれくらいの強さなのかざっくり試算したのですが、ざっくりすぎてかなりいい加減だったので、LC0(LeelaChessZero)のbenchmarkを元に、正確に計算しなおします。

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AlphaZeroのShogi版は、あっという間に従来の将棋ソフトを抜き去ったかのように喧伝されているので今回はここで少しばかり反論したい。

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将棋ソフトで、対局後に自分の将棋の棋力を判定して表示してくれるものがある。あれは自分の弱点がわかってなかなか面白いと思うが、プレイヤーの棋力判定というのは、そういう自分が参考になるというだけではなく、オンラインゲームのマッチングにおいても重要である。

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ゲームAIに関しては、オセロ、チェス、将棋、囲碁とすでにトッププロでも敵わないレベルに到達した。これらのゲームAIから人間が学ぶにはどうすれば良いのかということについて考えてみる。

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rezero18からdepth 8で生成した教師データ、100億局面を期間限定で公開します。(2018年2月19日までの限定公開)

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私のほう、発表資料の準備があまり出来てなくて、そして、こういう発表に不慣れで聞きづらかったと思う。聞きに来てくれた人たちには申し訳ない。

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