昨年11月に行われた電竜戦ではDeep Learningを用いた将棋ソフトGCT(エンジン部dlshogi)が優勝して、半年後のWCSC31(第31回 世界コンピュータ将棋選手権)では、Deep Learning勢しか決勝日には残れないのではないかと私は予想した。

前回の続き。今回は、利きの方角ごとの価値について考えます。

やねうら王の定跡生成のためにMCTS(モンテカルロ木探索)の探索部書いてたんですよ。まあ、半日ぐらいでだいたい書けて、ふと思ったんです。あれ？これ、dlshogiの評価関数呼び出せるようにしたら、dlshogiなんじゃね？と。

前回の続き。今回は入玉模様の将棋について考えます。

前回の続き。

今回は1つの升に複数の利きがある時にどれだけ価値が減るのかということについて考えていきます。

前回の続き。

ある升に発生した利きの価値は、王様からの距離に反比例するのですか？それとも何らかの減衰曲線になるのですか？

将棋AIの強化学習では自己対局を用いるが、その時に同一の棋譜ができてしまわないように何らかの工夫が必要である。

ちょっと目についたのですが誰も返答しないようなので軽く私見を書いておきます。