『将棋神やねうら王』に収録されているtanuki-(2018年度版)がelmo(WCSC27)からR230ほど強くなっている。

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昨日、魚沼産コシヒカリを食べに魚沼市に行ってました。

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前回記事の続きをやっていきましょう。

前回、入力をK(玉のある升 81通り) + P(玉以外の駒の種類・升を表現した通し番号 1548通り)として、1つのニューロンで穴熊に囲えるということを説明しました。

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コンピュータ将棋に機械学習が導入されたBonanza以降、私はずっと思っているのだが、3駒関係にしても他の駒の配置を暗黙的に仮定しているフシがある。

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今回は、NNUE評価関数の一番シンプルな形で何故穴熊に囲えるのかについて解説してみます。

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経緯としては昨年のWCSC28(第28回 世界コンピュータ将棋選手権)で以下のような話があったからです。

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やねうら王チーム、WCSC29(第29回 世界コンピュータ将棋選手権)の参加申し込みしました。

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昨日の記事で、AlphaZeroがどれくらいの強さなのかざっくり試算したのですが、ざっくりすぎてかなりいい加減だったので、LC0(LeelaChessZero)のbenchmarkを元に、正確に計算しなおします。

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AlphaZeroのShogi版は、あっという間に従来の将棋ソフトを抜き去ったかのように喧伝されているので今回はここで少しばかり反論したい。

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NNUE評価関数は、ネットワーク構成を簡単にカスタマイズできるようになっている。

そこで、入力をK(玉のいる升)とP(どの升にどの駒がいるかに対応する値)だけにして(81升 + 1629通り = 1710)、hidden層の1層目を256×2、2層目・3層目を32にして学習させた。(K-P-256-32-32) NNUEを知らない人のために書くと、各層は全結合。

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