棋譜からの学習のiterationを回しているとprediction(指し手一致率)が上がっていきます。このpredictionが上がっていくとそれが過学習でない限りは棋力が上がります。

Bonanza6のlearn.cの実装ではペナルティが結構きつめになっているので、過学習はあまり起こらないようです。

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将棋の探索空間はどれくらいの広さなのでしょうか。

チェスの場合、1手から最終局面までの手順数（探索空間）は10の120乗程度と言われている。将棋の場合は、10の220乗。一度取った相手の駒を使うことができるため、とたんに増えてしまう。囲碁は盤面の広さもあって10の360乗である。

将棋対決・第1回　 チェスコンピュータからの応用でもアマ20級

上の記事に見られるような「10の220乗」というのが定説になっています。

ところが、一定以上の棋力を持つプレイヤーに限定する場合、桁違いに狭いというのが私の考えです。10の220乗どころか、10の50乗すらいかないと私は思っています。

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事の発端は習甦の竹内さんが、「(2014年の電王戦のために貸し出した)習甦には、色んな定跡を入れておいたところ、それはプロ棋士の先生に非常に喜んでもらえた」と言い出したことである。

「それならワイもやったるで〜」と習甦と同じ手法で定跡を入れようと思った。

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本サイトのメインコンテンツ

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
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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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プロコン — CODEVSなどプログラミングコンテストの話題

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。

今日はやねうら王開発の歩みをまとめてみたいと思います。やねうら王 公式のほうに記載していた内容をまとめてみます。→ 旧やねうら王 公式

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ひよこ将棋(駒得のみの評価関数)×やねうら王 = ひようら王

• 駒得のみの評価関数のソフトとして史上最強(いまどきの4コアPCで、R2250相当)
• 定跡としておもてなし定跡を搭載(電王戦Finalのやねうら王で搭載しているもの)

ひよこ将棋のブログで公開していたものですが、こちらでも公開することにしました。

このブログの上部の「思考エンジンのダウンロード」からダウンロードしてお使いください。

関連記事

•  何故私は駒得のみの評価関数の将棋に魅せられるのか

ひまわり将棋(人間の棋譜を用いない)×やねうら王 ＝ ひまうら王！？

いまのコンピューターは評価関数のパラメーターの調整(棋譜からの学習)のために人間の棋譜を用いているが、一切人間の棋譜を用いずに1から独力で評価関数のパラメーターの調整を行い、Bonanza6相当の将棋ソフトを作ることは可能なのか？

※ なお、名前の使用に関して、ひまわり将棋さんの許可は取っていません。「ひまわり」の名前は無断使用です。(^^;

2014年12月25日ごろから2015年1月15日ごろまでにかけて実験を行なう予定です。
なお、実験中に得られた棋譜および思考エンジン＋評価関数パラメーターはすべて公開する予定です。お楽しみに。

追記(2015年1月9日)

定跡の生成が終わらないのでPCが空きません…。1月20日ごろからの開始としたいと思います。

ここは、

• やねうら王関連の思考エンジンバイナリなどを公開する
• やねうら王の技術的資料を掲載する
• やねうら王の開発実験などを掲載する
• コンピューターチェスの強豪ソフトStockfishの技術的資料を掲載する
• ドワンゴ主催の将棋電王戦の実況などをする
• コンピューター将棋全般についての話題を掲載する

ためのブログです。

ときどきスポンサーからのアフィリ記事が挟まります。スポンサーに電気代等を出資していただいているので何卒、ご理解のほどお願い致します。