将棋で王が敵陣（３段目以内）に入り込むこと。
入玉大作戦―逃げるが勝ち! (MYCOM将棋文庫)
tanuki- 2024-12-25 学習データの評価値を DL 水匠で付けなおす 実験内容 学習データ tanuki-.nnue-pytorch-2024-07-30.1 の評価値を DL 将棋で付けなおし、学習させ、レーティングを測定する。 棋譜生成 ランダムパラメーターから学習させる際の学習データ 生成ルーチン tanuki-棋譜生成ルーチン 評価関数 tanuki-.nnue-pytorch-2024-07-30.1 1手あたりの思考 深さ最大 9 思考ノード数最大 50,000 ノード 開始局面 foodgate の 2020 年～ 2021 年の棋譜を使用した。レーティング 390…
tanuki- 2024-12-17 大森さんのブランチ 実験内容 氷彗開発者大森さんのブランチを試す。 学習器には https://github.com/saihyou/nnue-pytorch/tree/feature/layer_stack_1536 に、自分のブランチの内容をマージしたものを使用する。 思考エンジンには https://github.com/saihyou/YaneuraOu/tree/feature/layer_stack を halfka_1536-15-64 に対応させたものを使用する。 棋譜生成 ランダムパラメーターから学習させる際の学習データ 生成ルーチン t…
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。 NNUE系は持ち時間を調整しているので、参考値。 # PLAYER : RATING ERROR POINTS PLAYED (%) CFS(%) W D L D(%) 1 nnue-4th : 29.2 20.9 333.0 600 56 53 313 40 247 7 2 resnet : 27.5 40.1 99.5 200 50 92 92 …
お題「AI対局」 お題「将棋の手筋を棋譜から学ぼう」 お題「後期高齢者の楽しみ」 お題「味のある手筋」 ようこそ！ お越しくださいました。 はてなスターをみなさんからたくさん頂戴して感謝しています。 《人気ブログランキング》にポチッと応援していただき大いに励みになっています。 今回はレベルが上がって大変な局面からのきのあ将棋さん《准曹》に挑戦になりました。 この《ランクマッチ》を毎日配信していますが、実戦形式AI対局から【次の一手】を取り挙げます。 ここでの対局レベルは《同格問題》を選択しています。 よかったら、 あなたもWeb対局《ランクマッチ》を楽しんでいただけたらと思います( *´艸｀)…
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がどれくらい低下するか、互角局面から対局した場合の強さについて比較した。 残り点数 前回の入力特徴量は以下の通り。入玉特徴量： 入玉しているか 敵陣の玉を除く枚数(10枚までの残り枚数。9枚以下をワンホットで与える。) 残り点数(先手は28点、後手は27点までの残り点数。9点以下をワンホットで与える。) 残り点数を、9点以下をワンホットで与えていたが、…
今週は久々に将棋ウォーズからの振り返りです。棋譜はこちら 第1図・相銀冠の序盤から大人しく指しすぎたか作戦負けに・△５五桂と受けの勝負手を通して難しい中盤戦へ 本局は私が後手番です。戦型は横歩取りの出だしかと思いきや▲２八飛と引いてきて▲２二角成〜▲８八銀〜▲８六歩〜▲８七銀と横歩取らずからの銀冠という、私が先手番でよくやる手法で来られました。最近で使っているのは私くらいかと思いきや使い手が他にもいたとは… この作戦に対して、後手は相銀冠+△４二玉型のバランス型で対抗しました。私が横歩取らずを指すときに一番面倒だと思っている陣形です。 第1図は先手が飛車を６八に転換してきて本格的な戦いが起こり…
お題「AI対局」 お題「将棋の手筋を棋譜から学ぼう」 お題「後期高齢者の楽しみ」 お題「味のある手筋」 ようこそ！ お越しくださいました。 はてなスターをみなさんからたくさん頂戴して感謝しています。 今回は、きのあ将棋さんが一部リニューアルして、 《ランクマッチ》を毎日配信していますので、実戦形式AI対局から【次の一手】を取り挙げます。 ここでの対局レベルは《同格問題》を選択しています。 よかったら、 あなたもWeb対局《ランクマッチ》を楽しんでいただけたらと思います( *´艸｀) なお、対局は途中の局面からの対戦になります。 wnoseiza17.hatenablog.com 【次の一手】 …
tanuki- 2024-12-09 駒の可動性 実験内容 入力特徴量に HalfKP の他に駒の可動性を加え、学習させ、レーティングを測定する。 可動性は、あるマスにおいて、ある種類の駒が、何マス動けるか、を one-hot encoding して表現する。 対象の駒は、龍・馬・飛・角・香とする。 棋譜生成 ランダムパラメーターから学習させる際の学習データ 生成ルーチン tanuki-棋譜生成ルーチン 評価関数 tanuki-.nnue-pytorch-2024-07-30.1 1手あたりの思考 深さ最大 9 思考ノード数最大 50,000 ノード 開始局面 foodgate の 2020 …
急激に気温が下がって冬って感じになってきた気がします。 体調には気を付けようっと。 で、今日も午後から道場へ。 バンオウ-盤王- 7【電子書籍】[ 綿引智也 ]価格: 680 円楽天で詳細を見る ランキング参加中将棋
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、歩については、8枚以上は区別しない。 また、先手、後手の区別はなく、後手は盤面を180度回転して入力する。 課題 この入力特徴量では、入玉宣言勝ちの条件を正しく認識できない問題がある。入玉宣言勝ちは、正確な持ち駒の枚数が必要なため、8枚以上の歩も認識する必要がある。 また、先手、後手で宣言に必要な点数が異なるため、先手、後手を区別する必要があ…
はじめに 2024/11/30 から 2024/12/1にかけて行われた文部科学大臣杯第5回世界将棋AI電竜戦本戦 に「氷彗」というソフトで出場していました。 最終戦では2連敗してしまいましたが、なんとか優勝を果たすことができました。 https://denryu-sen.jp/denryusen/dr5_production/league_table_a.html 今まで特に隠してはいなかったのですが、少しずつ開発を進め、何度か大会に出場していました。 今回、なんとか成果を出すことができたので、氷彗の開発と工夫した点について簡単にまとめます。 氷彗について 基本的なテーマとしては、Stock…
tanuki- 2024-11-28 tanuki-.nnue-pytorch-2024-07-30.1 で生成した学習データによる学習 1 回目の収束後の lambda を手数に応じて変える Fine-tuning 実験内容 tanuki-.nnue-pytorch-2024-07-30.1 を用いて生成した学習データで学習させた評価関数に対し、 Suisho10Mn_psv を使って Fine-tuning を行う。 lambda を手数に応じて変える。 60 手目までは手数に応じて lambda を 1.0 から 0.0 まで線形に下げる。 60 手目以降は 0.0 とする。 シャッフル…
tanuki- 2024-11-27 tanuki-.nnue-pytorch-2024-07-30.1 で生成した学習データによる学習 1 回目の収束後の lambda を手数に応じて変える 実験内容 tanuki-.nnue-pytorch-2024-07-30.1 を用いて生成した学習データで学習させる。 ランダムパラメーターからの学習には、 tanuki-.nnue-pytorch-2024-07-30.1 を用いて生成した学習データを用いる。 Fine-tuning に Suisho10Mn_psv を学習データとして用いる。 1 回目の収束のあと lambda を手数に応じて変える…
tanuki- 2024-11-22 tanuki-.nnue-pytorch-2024-07-30.1 で生成した学習データによる学習 1 回目の収束後の lambda=0.1 実験内容 tanuki-.nnue-pytorch-2024-07-30.1 を用いて生成した学習データで学習させる。 ランダムパラメーターからの学習には、 tanuki-.nnue-pytorch-2024-07-30.1 を用いて生成した学習データを用いる。 Fine-tuning に Suisho10Mn_psv を学習データとして用いる。 1 回目の収束のあと lambda=0.1 に変更して学習させる。 棋…
tanuki- 2024-11-19 tanuki-.nnue-pytorch-2024-07-30.1 で生成した学習データによる学習 1 回目の収束後の lambda=0.2 実験内容 tanuki-.nnue-pytorch-2024-07-30.1 を用いて生成した学習データで学習させる。 ランダムパラメーターからの学習には、 tanuki-.nnue-pytorch-2024-07-30.1 を用いて生成した学習データを用いる。 Fine-tuning に Suisho10Mn_psv を学習データとして用いる。 1 回目の収束のあと lambda=0.2 に変更して学習させる。 棋…
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