今回の事の発端は、これです。
30分でボナンザメソッドの収束が5倍速くなる方法を話します！
14
投稿者「やねうらお」のアーカイブ
30分でBonanzaの評価関数の要点を話します！
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。
ひようら王の強さの秘密
「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。
続きを読む
縦型Bitboard、その後
縦型Bitboardの唯一の弱点を克服する
magic bitboard論争に終止符を
続) Haswell以降専用だと何が嬉しいのですか？
Haswell以降専用だと何が嬉しいのですか？
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おけるメモリ仮想化ソリューションについて
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。
メモリが少なすぎて棋譜からの学習出来ない件
棋譜からの学習用のPC、メモリ増設して32GBにしたら、Windows7 Home Premiumだと16GBまでしか使えないようでした。Windows10にアップグレード(無償)をしたところ、32GBまで使えるようになりました。これって凄い裏ワザじゃないですか？(誰でも知ってるのかな？)