NNUEとは別のアーキテクチャで軽量の価値ネットワークを学習して、Stockfish系のヒューリスティック探索と組み合わせられないか検討したいと思っている。 軽量の畳み込みニューラルネットワークを使うことで、NNUEに匹敵する軽量モデルを学習することを目指…

nodchip氏が、NNUEで生成した教師データの評価値をDL系モデルで推論した評価値に付け替えると、レーティングが大幅に向上したという実験結果を報告している。tanuki- 2024-12-25 学習データの評価値を DL 水匠で付けなおす - nodchipのコンピューター将棋ブ…

前回、入玉特徴量を加えることで、入玉特徴量なしと比較して弱くなると書いたが、入玉特徴量なしのモデルの学習条件が異なっていたいので、計測をやり直した。 前回 強さ計測に使用したモデルが、学習率スケジューラが同じ条件になっていなかった。 再計測結…

個人的なメモ4Kディスプレイに変えたところ、長年愛用しているxyzzyが高解像度モードに対応していないので、秀丸エディタに乗り換えを検討している。 秀丸エディタには、Homeキーの動作をVisual Studio風にするオプションがないので、マクロで対応する必要が…

将棋AIの大会では、2年ほど前から定跡により勝敗が高い確率で決まるという状況になっている。相手の準備していない定跡で嵌めたり、相手が準備した定跡に嵌らないようにするという盤外の戦術が必要になっており、AIの技術的な要素とは別の戦いになっている。…

前回、入玉宣言に関する特徴量を加えたモデルの強さを測定したが、入玉宣言勝ちした棋譜がなく入玉の精度が測定できていなかった。NNUE系を相手にして連続対局を行い測定しなおした。 強さ NNUE系を相手に互角局面から連続対局を行った結果は以下の通り。 NN…

前回は、入玉宣言に関する入力特徴量を追加して、入玉宣言した棋譜に対する評価精度が向上することを確認した。今回は、入力特徴量の宣言までの残り点数を前回10点未満にしたところを、20点未満にした場合で比較した。 また、入力特徴量を増やしたことでNPS…

現在のdlshogiの入力特徴量には、入玉宣言に関連する特徴量を含んでいない。 入玉宣言の精度を上げるため、入玉宣言に関する特徴量を加えることを検討する。 現在の入力特徴量 現在の入力特徴量： 盤上の駒 駒の種類ごとの効き 効き数 持ち駒 王手 持ち駒は…

11/30、12/1に開催された文部科学大臣杯第5回世界将棋AI電竜戦にdlshogiとして参加しました。 結果 予選を1位で通過し、決勝リーグでは、1位と0.8勝差で準優勝という結果になりました。dlshogiは、第2回から4年連続準優勝です。 今大会の感想 優勝した氷彗が…