今回の大会、決勝に進出した12チームのうち、Ponanza、Apery、Seleneを除く9チームがやねうら王チルドレン。
評価関数のブレンドに関する知られざること
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「機械学習」カテゴリーアーカイブ
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。
eta可変絞りについて
SDT5に向けて徐々に手持ちの情報を公開していきます。
やねうら王の学習部はAdaGradを用いている。勾配をgとして、gの二乗を足し合わせたものを記憶しておき、これを基準にwを更新する。
lambda混合絞りについて
やねうら王に1ヶ月ほど前につけたlambda混合絞りについて、なんとかちゃんねるで盛り上がっているようなのでこの機能について簡単に解説しときます。
評価関数のキメラ化コマンド公開しました
『Shivoray』(全自動雑巾絞り機)以降、誰でも評価関数を自分で育成することが出来るようになった。教師局面の生成に用いる定跡を変えることで異なった進化を遂げることも徐々に明らかになってきた。今回はこの流れを加速すべく、キメラ化コマンドを公開することにした。
『Shivoray』(全自動雑巾絞り機)公開しました
自分で自分好みの評価関数を作って遊んでみたいという人のために『Shivoray』(シボレー)という全自動雑巾絞り機を公開しました。 続きを読む
棋風を覚える将棋ソフトが完成してた件
リゼロ評価関数のほう、ようやくepoch11にしてelmo(WCSC27)と並んだのだが、穴熊に全然囲わない。穴熊超嫌い。どうやっても穴熊に囲わない。