リゼロ評価関数では、評価関数をゼロから学習させているが、駒割り(駒の点数)は、Aperyのソースコードで定義されている点数を初期値として用いてある。実際のところ、これがすべてゼロであってもきちんと学習できることは確かめた。

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今回、やねうら王は公開しているバージョンからほとんど強くすることが出来なかった。(KPP_KKPT型 評価関数でelmo+R170、探索部で+R20程度。elmo+rezero8 = relmo8がelmo+R120程度なので+R70ぐらいしか強くなっていない。) 私の本業のほうが忙しかったこともあるが、それを差し引くとしても、課題に対する取り組み方とか、方針の立て方とか、色々反省すべき点は多い。他の開発者が同じ轍を踏まぬよう、その原因をざっと書いておきたいと思う。

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やねうら王のlearnコマンドのfreeze_kk/kkp/kppは何のためにあるのか、説明を書いておく。

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今回の電王トーナメントで256手ルールが問題になった。

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今回の大会(第5回 将棋電王トーナメント)でのやねうら王は、定跡をdepth 34で掘った。

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今回のやねうら王は、学習時に人間の棋譜を用いていない。いわゆるリゼロ系である。学習時に人間の定跡も用いていない。初期局面から何手かランダムムーブさせた局面からdepth 10で対局させたものを教師局面として用いている。

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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。

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第5回 将棋電王トーナメント決勝日の朝にこの記事を書いています。
KKPP型評価関数について、あまり知られていないこと、知っていると有利なことをざっと書いておきます。

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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。

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BonaPiece inverse hackという新しいアイデアを思いついたので簡単に書いておきます。
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