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やねうら王 — 棋力的にトップ集団の将棋ソフトに比肩する将棋ソフト
やねうら王オープンソースプロジェクト — やねうら王miniから最新のやねうら王までのソースコードと思考エンジン本体
ふかうら王 — Deep Learningを採用した新しい時代の将棋ソフト
たけわらべ — 利きだけを理解している新しい感覚の将棋ソフト
Stockfish完全解析 — コンピューターチェスの強豪ソフトStockfishの完全解析
将棋電王戦  — 株式会社ドワンゴ主催の将棋電王戦。やねうら王は4年連続出場
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なお、この記事のここから下には新着記事が表示されています。

MCTSでは普通モンテカルロ法は使われていませんという話

将棋や囲碁で用いているMCTS(Monte Carlo tree search)では、末端の局面でplayout(rollout)として局面評価のためにNN(ニューラルネット)を呼び出している。つまりは、実際にはplayoutは行っていない。

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MCTSの超並列化について

将棋ソフトで使われている技術は将棋以外の分野で役に立つことは少ないのだが、Deep Learning系の将棋ソフトで使われている技術、例えばMCTS(モンテカルロ木探索)は、わりと広範な応用事例がある。

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WCSC31でPALが学習に用いた計算資源の量

WCSC31(第31回 世界コンピュータ将棋選手権)で、2位に輝いたDeep Learning系の将棋ソフトであるPAL。その学習のためにHEROZの社内のマシンが使われているといる話がありましたが、その具体的な分量については不明でした。今回、Wantedlyのインタビュー記事でその情報が公開されました。

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DL系の将棋ソフトは何故CPUだけで動かすと弱いのですか?

囲碁ソフト(例えばKataGoや『天頂の囲碁』(マイナビ))は、CPUで動かしてもそこそこ強いらしい。それに比べて、DL(Deep Learning)を用いている将棋ソフトはCPUで動かすと何故こんなに弱いのか(※ ただしトッププロよりは強い)という質問というか罵声というか、ときには言葉の暴力みたいなのがやってくる。中には、KataGoみたいにopcl(OpenCL)を使わないから弱いんだろ、将棋の開発者は開発を怠っている、みたいな意見があったり、「将棋の開発者が開発にお金をかけないのが悪い。やねさんのお小遣いでやったぐらいでおっつかないだろ」みたいに言う人もいる。

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【速報】WCSC31、PALの優勝を阻止したドラマについて

WCSC31(第31回世界コンピュータ将棋選手権)で6回戦の時点でPALが5勝1負。もはやPAL優勝か、さすがHEROZのA100×72基(たぶん使えるのは8基程度?)使えるだけのことはあるな!指し手にすごく安定感があります!などとPALの優勝を誰も疑ってはいなかったのですが…。

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