ちょっと時間的な都合がついたのでPVの撮影に行ってきました。
PVの撮影行ってきました
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ちょっと時間的な都合がついたのでPVの撮影に行ってきました。
今回の事の発端は、これです。
自力で機械学習に取り組んでおられる方もそうでない方もこんにちは!
電王トーナメント直前対策ということで、いまから30分でBonanzaの評価関数の要点を話します。
「ひようら王は何故駒得のみの評価関数の将棋ソフトとして世界最強なのですか?」
という話を今回はします。
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Haswell以降、BMI2やAVX256が使えます。
これらを使うとコンピューター将棋において何が嬉しいのでしょうか?
棋譜からの学習時に結構メモリを必要とするのは深刻な課題です。何故なら、メモリの許す限り大きな評価関数(パラメーターの数がたくさん!)にしたいのですが、棋譜からの学習時には、その評価関数のパラメーターのサイズの10倍〜20倍ぐらいのメモリを必要とするからです。