強くなったかどうかを自己対戦させて勝率を見るわけですが、将棋所のようなGUIをCPUの論理コア数だけ立ち上げて自己対戦させるのでは手間が馬鹿になりませんので、開発者は専用のツールを作ってそれで対局させています。やねうら王では、連続自己対戦フレームワーク、そして最近pythonで書き起こした、新連続自己対戦フレームワークを用意しています。
技巧を連続自己対戦フレームワークで動かす
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Aperyの最新版は技巧より強い？！
Aperyの開発中の評価関数バイナリ＋やねうら王(≒魔女)にて、技巧を上回る強さになったそうなので私のほうでも1000局ほど対局させてみました。
自己対戦の結果が安定しない件
やねうら王の連続自己対戦フレームワークを用いて勝率を計測しているのですが、計測するごとにばらつきがあったりして、安定した結果とは言いがたいです。
やねうら王ライブラリ VS Aperyライブラリ
今年の5月に開催されたWCSC26(第26回 世界コンピュータ選手権)では、Aperyをライブラリとして使ったチームが非常に多かったですが、今年10月の電王トーナメントではそのへんの勢力図はどう移り変わっていくのでしょうか。開発者向けのライブラリとして見たときに、Aperyではなくやねうら王を用いるメリットについて書いてみます。
本記事は、やねうら王の開発側から見た一方的な見解ですので、そのつもりでご覧ください。
教師用データ、追加で公開しました。
さらに10億局面ほど追加で公開しました。
やねうら王で使える評価関数ファイル28バリエーション公開しました
私はかねてより評価関数ファイルを(評価関数パラメーターを)ゼロベクトルから学習させる必要性があると感じてました。これは、世界コンピュータ将棋選手権のルールにおいては、例えば、Aperyの評価関数から追加学習させるとAperyのライブラリを用いたことになり、ライブラリ申請をするときにAperyと書かないといけないからです。
近年のコンピュータ将棋の急速な伸びの理由は？
表題の件を当事者視点で。
教師用局面ファイル、45億局面分を公開しました
やねうら王2016Midでdepth6で探索した教師用局面ファイル45億局面分を期間限定で配布します。
sfen文字列は本来は一意に定まる件
昨日、こんな記事を書いたのです。
sfen文字列は一意に定まらない件
やねうら王 定跡フォーマット2016ではsfen文字列とそれに対応する(その局面での定跡となる)指し手をずらずらと書くようになっているのですが、sfen文字列は、一意に定まらないということをすっかり忘れていました。