今回の事の発端は、これです。
30分でボナンザメソッドの収束が5倍速くなる方法を話します！
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「コンピューター将棋全般」カテゴリーアーカイブ
30分でBonanzaの評価関数の要点を話します！
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。
縦型Bitboard、その後
縦型Bitboardの唯一の弱点を克服する
magic bitboard論争に終止符を
続) Haswell以降専用だと何が嬉しいのですか？
Haswell以降専用だと何が嬉しいのですか？
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おけるメモリ仮想化ソリューションについて
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。
KPP差分計算の高速化(bonasseの功罪について)
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。
人間は何故過学習をしてしまうのか
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。