将棋倶楽部24でレーティング計算は次のようになっています。

対局者の対局前のレーティングをRa,Rbとして、レーティング移動量は
△R = 16 + (Rb – Ra)×0.04
とする。

※ ただし△Rは小数点以下を四捨五入するものとして△Rが1未満のときは1、31を超えるときは31とする。

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将棋は初期陣形では左側に角、右側に飛車がいますが、これを先手は両方を角にして、後手は両方を飛車にする、というようなことをすれば、どちらが有利なのでしょうか。

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昨日の記事で書いた羽生さんの件ですが、twitterとコメント欄で出典を教えていただきました。

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コンピューター将棋同士で自己対戦させていると長手数の勝ち手順や鮮やかな寄せが見られることがあります。

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ブラウザで動くBonanzaを作られた方がおられるので紹介させていただきます。

C/C++のソースコード → コンパイルしてLLVMのバイトコード → EmscriptenでJavaScriptのソースコードに変換という手順で動かしてあるようです。

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Bonanzaを代表格とするbitboard型の将棋ソフトと、GPS将棋やなのはを代表格とする非bitboard型の将棋ソフトとで、一般的には前者のほうが全体的に見て速いと私は思うのですが、利きを活かした評価関数にするなら、話は違ってきます。今回は、どんな評価関数が考えられるか考えてみます。
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羽生先生がTata Steel Chess Tournamentのインタビューに答える形で将棋とチェスの違いを語っています。

Tata Steel Chess 2015 – En passant – Yoshiharu Habu

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棋譜からの学習なり何なりで入力棋譜がCSA形式やKIF形式ということはよくあります。しかし、いまや将棋ソフトの思考エンジンはUSIプロトコルでやりとりするのが標準的であり、USIプロトコルでの局面形式(sfen)の入出力部しか書いていない & 書きたくないという開発者の方も多数おられることでしょう。

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最強最速アルゴリズマー養成講座 プログラミングコンテストTopCoder攻略ガイドの著者として名高い高橋 直大さんがコンピューター将棋の開発に興味を持っておられるようです。

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prediction(棋譜との指し手一致率)が上がっている限り棋力は上がっていくと言う話をpredictionと棋力との関係に書きました。

ボナメソで学習させるとしてもiterationが50を超えた辺りからpredictionの伸びは非常にゆるやかになっていきます。ついでに言うと、条件によっては、このあと学習させればさせるほど弱くなっていきます。

人はこれを過学習と呼ぶかも知れません。
しかし本当にこれは過学習でしょうか？

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