twitter.com とりあえずはここの更新の報告とかするつもりです。

※7/24追記：後で気づいたが、以下とほとんど同じ内容が本家様の記事↓にそっくりそのまま解説されていたようである。筆者はそれに全く気づかないままこれを執筆した。そのため、驚くほど共通項が多い内容となってしまっている・・・。反省します。 やねうら王…

※この記事はゴミ溜めレベルの内容しかありません。 前回記事の通り、eval4とeval5の自己対戦をやりなおす。設定などはEvalShare以外は前と同じ。まずは１スレッド0.1秒で。 eval4 95-2-103 eval5 分かりやすく強くなっているようには見えない。念のためEvalS…

やねうら王の設定ではEvalShareをonにした状態で自己対戦させると、両者が同じ評価関数を用いた状態とさせることができるオプションがある。おなじ評価関数で自己対戦させた場合、こうすると使用するメモリの量を節約できるのだが、異なる評価関数どうしの場…

今更ながら評価関数の合成に手を出してみようと思う。これを使ってブリードしたところ、elmoなどの既存のものを超える、いわば「強化版elmo」とでもいうべき評価関数ができたという報告が多数なされている。これらの強化版elmoだが、公式にどこかで配布され…

主なトップクラス将棋フリーソフトのリンクとそれぞれの簡単な特徴まとめ。情報は基本的にすべて7/9時点。そのうち書き足すかも。 探索部、評価関数、定跡ごとに分けて並べてみた。 探索部 評価関数（互換性のあるもののみ） 定跡 詰探索エンジン 探索部 や…

先の第27回世界コンピュータ将棋選手権で決勝進出を果たした“振り飛車党”HoneyWaffle。決勝リーグのなかの4局が後手番となり、そのうち初手に▲３八銀とされた蒼天幻想ナイツ・オブ・タヌキ戦以外の３局は角交換四間飛車を採用した。うち技巧戦、elmo戦は早々…

（⑦－１の続き） さらに最終試験として、eval5+やねうら王4.72で大樹の枝(探索部・評価関数ともオリジナル)と戦わせてみる。ほとんどの人間にとって勝ち越すのも難しいレベルの強さを持つ大樹の枝だが、対戦成績はどうだろう。一手一秒、4スレッドでやってみ…

ここ数日の間、学習の条件はこれまで同じにしたままeval3～eval5を生成していた。 以下はテスト対局の結果。探索部はすべてやねうら王4.72。 eval3 106-4-90 eval2 (1t0.1s) eval3 97-0-3 epoch0 (1t0.1s) eval3 83-0-17 eval1 (1t0.1s) 第3世代のeval3だが…

ほっとくと忘れるので書き置きしておく。ど素人の超低レベルな内容を大いに含む。 ・教師局面の探索深さが及ぼす影響 ・教師局面数の量が及ぼす影響 ・定跡の戦型が及ぼす影響 ・定跡の手数の長さ（深さ？）が及ぼす影響 ・定跡の分岐（ツリー？）の数が及ぼ…

振り飛車定跡から評価関数を作るという試みだが、既に十分の強さを持った振り飛車専用評価関数を作った方がいるようだ。私が定跡作成やバイナリのコピペなどでくだらないミスをしまくりながら学習を回している間に先を行かれてしまった。まあ、いかんせん低…