▲コンピュータ将棋スレッド123 [無断転載禁止]©2ch.net
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善意で公開されてるソフトを配合ゴニョゴニョしただけのものを出し惜しみワロタ ｽｯﾌﾟ Sd5a-c+26
書き込みがモシモシ
DB2が重いという糞環境
i7 4c8t程度
「まずはブレンドする素材を見つける→評価関数絞り→強くなった→ブレンド配合→評価関数絞り→強くなった」
ブレンドは出尽くしてるのでyselmo同等まではあるかもね
絞る、糞環境で？AWSでも使ってるの？ｗ効果が出るまでAWS24時間かけて、絞ったのか糞環境の奴が？？それも二回？？？ｗ
自己対戦するのもお前の糞環境で何日かけて優位差でるまでやってんの？
臭うね・・・FC2の不正生ポと同じ異臭がするぜ
仮にお前の言う通り強いなら6950X程度とやっても差はないだろうけどｗ
AWS使ったらどうですか〜そんな絞りで使ったんだったらさぁｗｗｗ
時間的に合わない これelmo同士だよね？これで先手勝ってしまうこともあるのか
先手：Nagasaku
後手：Titanda_L
▲２六歩 △８四歩 ▲２五歩 △８五歩 ▲２四歩 △同 歩 ▲同 飛 △８六歩
▲同 歩 △８七歩 ▲２三歩 △８八歩成 ▲同 銀 △３五角 ▲２八飛 △５七角成
略
まで229手で先手の勝ち
https://floodgate.shogidb2.com/game/shogidb2%2Bfloodgate-900-0%2BNagasaku%2BTitanda_L%2B20170815220004 >>223
それこそがプロの研究のいい加減さなのだと昔から思っていた
先手は不利ではない >>222
まあ、悔しい気持ちは同情するが、マジなんだからどうしようもないな。
本家のFGが復活したら流してみるけどな。 >>224
そうなのか？
実際にelmoで検討させると▲２四同飛が疑問手判定で△５七角成の局面で-350ほどで後手有利だったぞ >>229
プロの定跡の話だからあの進行だと互角ということでないの？ プロの定跡て
こんな相掛かりの基本変化は御城将棋の時代から知られてるだろ プロの前例よりもソフトの方が後手有利になるってことではないの？
ソフトの見解が正しいかは知らない なんで生ポと決めつけるわけ？suimonさんかもしれないじゃん コマンド一つ打てないsuimonさんが評価関数なんて作れるわけないだろ！w >>238
生ポのほうが負けてるから安心して4ね不正生ポ関数 >>239
なんか勘違いしてるようだが、俺はFC2動画主でもsuimonでもない。
あのTwitterの人も結局互角だったみたいだな いくら強い評価関数が出来たって言われても
公開するかFGに流すか大会で勝つかしてくれないと、信用のしようがない YaneuraOuのshivorayV471で雑巾絞りを実行すると、動作を停止しましたの表示が
出てプログラムの終了になり実行出来ません。私のPCは、i3-4170-2Coreメモリ4GBです。
設定はスレッドを1や2や4まで変えてもダメでした。他の設定は変えていません。
実行不可の原因の可能性を分かる方、教えて頂ければ助かります。<(_ _)> daigo @daigog 3 時間3 時間前
[Floodgate/Shogi-serverのお知らせ] ご不便をおかけしております。新しい環境がほぼ整い、移設中です。今月中の復旧を予定しています。
https://twitter.com/daigog/status/897740818781396992 ようやく本家floodgate復活か
常連メンバーはどれくらい戻ってくるかな？
またKasuminが見たい 本家floodgateが復活するってことは、ついに自称yaselmoより優位に強いソフトの真偽が判明するのか
RINDAも来てくれるかな。 >>243
最新のYaneuraOu-2017-earlyV474.zipをダウンロードして、tournament以外のやつをリネームして使えばいい >>247
その方法でも、動作を停止しましたの表示が出てプログラムの終了になり実行出来ません。
PCのメモリが4GBでは、メモリ不足が原因かと素人考えで思っていますが。8GBは必要でしょうか？
タスクマネージャーでは、実行中1GBほど残量がありますが、最後の方の評価関数のアウトプット
の手前で終了になっています。new_evalのフォルダも作成されていません。 >>248
Windowsが32bit版で一つのアプリからはメモリが2GBまでしか使えないという状態であるだとか？ >>249
PCはwindows10の64bit版で、探索はAVX2対応です。実行してnew_eval出力前になると、停止に
なります。探索はSSE2やSSE4.2でも同じです。ソフト付属の説明通りに実行していますが。 >>250
じゃあメモリがギリギリ足りないのかも知れんね。残念なことだが。 教師局面を結合するにはどのようにコマンドを打てば良いのでしょうか？ >>250
出力側のフォルダの中身が空だとダメたったんじゃなかった？
何か評価関数ファイルを入れておいたら出来るような気がする >>250
デフォの1億じゃなくて100万くらいで一度やってみれば？
これで大丈夫ならメモリ不足だから細かく刻んでループすればいいんじゃね >>254
デフォの1億を20万で、やってダメでした。出力前は、正常に動いていますが、出力時はメモリ
を多く使うのでダメかと思います。やはりメモリを8GBに増やさないといけないかも。 これを買っちゃいなよ
[ADAMANT 16X-Core Liquid Cooled Workstation Desktop PC AMD Ryzen Threadripper 1950X 3.4Ghz 128Gb DDR4 4TB HDD 500Gb SSD 1000W Toughpower PSU Nvidia GTX 1080 |3Year Warranty & Lifetime Tech Support|]
https://www.amazon.com/dp/B074VBC9DW/ref=sr_1_35?s=pc&;ie=UTF8&qid=1502941424&sr=1-35&keywords=threadripper&th=1 >>255
メモリがギリギリ足りないだけなら、batファイルのHashの直後の数字を小さめにすれば改善するかも 量子コンピュータが出てくれば今の1億倍強くなります
もうすぐですね >>257
Hashを128から0にしたり、スレッドを1や4にしてもダメでした。設定だけでは無理みたいですね。 gensfen、learn shuffle、learnをステップ実行しろ 本当にメモリが原因なのかどうかは知らないけど、もしそうならOS側で仮想メモリの割り当てを増やせばいいのでは メモリ6GBだと強いソフトは浮かむ瀬位しか動かない
elmoを動かすなら最低メモリはどの位必要？ >>259
うちはi5の第1世代でメモリ4GBだけど、問題なく教師局面の生成も学習もできています。
教師局面生成は4スレ、ハッシュ128MB、2000万局面生成として問題なくできています。
生成局面は1000万以上にしないと学習時にエラーになります。 >>261
実は今までPCの高速化の為に仮想メモリを0にしていましたが、デフォルトの1408MBに戻したら
new_evalフォルダと、その中に評価関数が出来ました。仮想メモリを0にしていたのが原因でした。
これで解決出来ました。ありがとうございました。<(_ _)> >>260
確かにこれで何が悪いのかを確認するのがいいた思います。 仮想メモリと高速化は関係ないと思うけど
仕組みを理解しようとせず、人に質問する→回答を盲信するの繰り返しなんだろうな 雑巾絞りで2000万局面生成(generated_sfens.bin)が出来た後に、続けて2000万づつ分けて6億
局面生成まで同じ評価関数を学習させる場合は、最初に出来たgenerated_sfens.binは毎回削除
させないで、ファルダ内にそのままにしておけばいいのでしょうか？何分、全くの素人なので、
分かる方、教えて下さい。よろしくお願いします。<(_ _)> >>268
何をしたいのかよくわからない
生成を「2000万局面ずつ分ける」メリットって何？
ちなみにgenerated_sfens.binはgensfenコマンドのときに追記で書き込まれるので消さないと古いものが残ったままにはなる(それが好ましいことはある) >>269
ありがとうございます。普通は一度作成された教師局面ファイルを学習した評価関数を再度、
学習する場合は、前の教師局面ファイルは要らないのですね。 本家のfloodgateって復活したんですか？
floodgate観戦室がまだ使えないんですがw
教えて頂けますか？ >>270
> 普通は一度作成された教師局面ファイルを学習した評価関数を再度、
> 学習する場合は、前の教師局面ファイルは要らないのですね。
普通はそうなのだけど、2000万局面とかだと、教師局面が圧倒的に足りないので
古い教師局面も含めて学習させたほうが好ましい結果になる。(このとき局面のシャッフル必須) >>274
ありがとうございます。2000万づつの場合は1億までは最初の教師ファイルを使い、一億
から以降は、一億ごとに新しい教師ファイルを学習させる方法でよろしいでしょうか？ >>275
1億でも教師局面全然足りないので、elmoあたりから追加学習してるなら、
最初の1億の教師の質と次の1億の教師の質の差なんてほとんどないので
全部教師として使うほうが好ましい結果になる。
古い教師も使うのは、平岡さんがそうやっていると以前ツイートしてた。 >>274
あ、それから局面のシャッフル必須とは、具体的に、どういうことですか？シャッフルの意味も
わかりません。一から十まで聞いてすみません。 人間でもソフトでも３，４手目に角道を止めると作戦負けになりやすいってのが
ここ最近の定説だと思うけどelmoでも角道を止めると勝率下がるのかどうかってデータがあるのか知りたい。 マシンパワーが足りない場合、いっぺんに数億局面とか生成できないので、
・2000万ずつ順次作成して貯めていく
・学習時にシャッフルして一気に絞る
・絞った評価関数を元にして最初に戻る
の繰り返しをすることになります。
depth6 to 8で3億局面で食わせてみましたが、正直、ブレンドコマンド改良して作った評価関数とどっこいのまんまで強くないです。
たぶんこの先は、depth9以上で数十億局面は生成しないとダメだというのを実感しています。 >>281
ブレンドコマンド改良の内容は、「ブレンドする」のではなく「足りないところを埋める」というコマンドを作ってみたものです。
結果、yaselmoと強さは変わりませんでしたw
ですが、血統としてはディープインパクトになったかなぁと思うので、これを絞りの種としてdepthを深くして絞りを続けています。何ヶ月かかるのやら…。 まふさんによればただ学習局面増やすだけでなく違う定跡を使うのがよく、違う系統の評価関数を使うのはダメではなかったかな >>283
はい。もちろん定跡は違うものを使っています。違うものを使っても、現在の素材になっている評価関数が十分に絞り込まれているために効果が出ていないのだと考えています。 >>281
私も低スペックのパソコンなので、2000万づつ分けて教師ファイルを作るのは大事なこと
かも知れないので知って良かったです。ありがとうございます。 >>282
githubに上げるほどの追加じゃないので、追加したコマンドのソースを。興味のある方はどうぞ。
source/extra/test_cmd.spp
1525行目より追加
bool select_bl2 = opt == "bl2";
bool select_pad = opt == "pad";
1548行目より追加
else if (select_bl2)
{
auto r1 = percent / 100.0;
auto r2 = 1 - r1;
f = [r1, r2](s32 a, s32 b)
{
if (a == 0) return b;
if (b == 0) return a;
return (s32)(a*r1 + b*r2);
};
cout << "mode : interpolation2 , percent = " << percent << endl;
}
else if (select_pad)
{
f = [](s32 a, s32 b)
{
if (a == 0) return b;
return a;
};
cout << "mode : padding mode" << endl;
} >>286
２種類のコマンドを追加しています。
test evalmerge [eval1] [eval2] [outeval] [percent] bl2
eval1とeval2のどちらか片方の評価値が0だった場合はもう片方の評価値をそのまま返します。
どちらも0でなければpercentで按分します。これによって、評価値が定まっていない局面の評価を減らさずに継承することを狙ったものです。
test evalmerge [eval1] [eval2] [outeval] 0 pad
eval1の評価値が0の場合は無条件でeval2の評価値で埋めます。これによって、eval1の評価値が定まっていない部分をeval2の評価値で埋めることができます。 >>288
改行が多いと言われてエラーになったので削って書いたのですが。
https://www.axfc.net/u/3835688 にアップしました。 >>290
いろんな環境用にビルドするつもりはないです。 やはりガチ勢は文字通り桁が違った
ttps://twitter.com/yaneuraou/status/898015940125708289
やねうら王? @yaneuraou
今月だけでやねうら王の評価関数学習用の教師データを1兆局面ほど生成しているせいか、
仕事で「ビッグデータとして、顧客3万人分の購買履歴があります！」とか胸を張って言われても、
「8桁足りないのでは？」みたいな狂った感想しか出て来ない。 中国は10億人の個人情報と購買情報と位置情報を管理しているからな
1ギガ人、64ビット整数int64が必須 やねさんは実験が好きなだけで強くすること自体はあまり考えてない感があるけど 同人、ファンサークル内でいかに自分が目立つかについて
血眼になっている人と同じ。
いつか冷めるのだろうけど。 まあ、本人が楽しくやってるなら外野がとやかく言うことではないわな
十分なアウトプットもされているわけだし 今の最強はfloodgateのyaselmo_6950Xでいいのか？ _,.. ---- .._
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. ! :::::::::::/ `‐､ ゝ |'ﾞ | リンちゃんの死を無駄にしないためにも
| ::::::::／ ＼ ､＿, _.,.,_ ﾉ::: !
|::::／. _rl｀': ､_ ///;ﾄ,ﾞ;:::::./ メガネ障害者がパラリンピック出場できますように
.. `´ /＼＼ `i;┬:////ﾞlﾞl ヾ/
,.:く::::::::`:､＼ 〉lﾞ:l / !.|
. ／:.:.:.:＼:.:.:.:.`:､ｿ/:.:| | |
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!:.:.:.:.:.:.:.:.:.:.ﾞ､:.::／:.:.:.:.:.:.ヽ, / ,!:.:`､
※千葉県松戸市で渋谷恭正(46)に殺された小学生三年生の女の子、レェ・ティ・ニャット・リンちゃんの
遺体には膣と肛門に異物を入れられた痕跡があった(フライデーより)
http://i.imgur.com/VnBNPyU.jpg
http://i.imgur.com/yx3naiU.jpg
http://i.imgur.com/L7rLhHf.jpg
●ロリコン性犯罪者はメガネ障害者ばかり
●メガネはメガネ障害者です >>303
今の最強はyaselmoだね。
ちょっと前にいたRINDAがfloodgateにも来てくれるといいけど >>280 自己レス
▲７六歩△３四歩▲２六歩△４四歩の先手勝率
有名局 ▲6723勝 - △5205勝 56.36%
オンライン道場 ▲3040勝 - △2715勝 52.82%
Floodgate ▲5889勝 - △4392勝 57.28%
http://kyokumen.jp/positions/20
elmo以降のソフトはノーマル振り飛車や雁木をうまく指すと言われているので
この勝率がどれくらい変わるのかなっていうことです。角道を止める作戦でも
オッケーなら後手の作戦の幅はかなり広がると思います。 横歩の将棋好きじゃないから前いたucasみたいに矢倉とか角換わりに誘導してくる
ソフト増えんかな 質問なのですが、有力なソフトの中で、
振り飛車相手に居飛車穴熊指すソフトは何がありますか？
銀冠穴熊ではなく従来の形の穴熊について知りたいです。 >>310
最強は間違いなくBasashi_1.1だな
ところで馬刺しでいいのか？
もしかして馬指？ github.com/yaneurao/YaneuraOu
4.75 >>308
0.1秒mafu VS yaselmoをやってみた
対局数5000 先手勝ち2868(57%) 後手勝ち2086(42%) 引き分け46
mafu
勝ち2562(51%) 先手勝ち1478(29%) 後手勝ち1084(21%)
yaselmo
勝ち2392(48%) 先手勝ち1390(28%) 後手勝ち1002(20%)
ここから
先手勝率
+39.82 (55.71%) 〜 +69.82 (59.91%)
mafu先手勝率
+45.61 (56.53%) 〜 +88.36 (62.45%)
yaselmo先手勝率
+21.69 (53.12%) 〜 +64.02 (59.11%)
mafu勝率
-3.00 (49.57%) 〜 +26.64 (53.83%)
Floodgateでの勝率と差があるとはいえないです
定説では先後のR差が20程度なのがR50ほどの差に開いているから
△４四歩はRを30落とす手ということになる
mafuとyaselmoではmafuの方がR10ほど強そうだが
今回の△４四歩がどうかとか先後の差がどうかの検証を行うには問題ない程度の拮抗した2ソフトであるといえる 今回、追加されたYaneuraOu-2017-early-learn.exeは、学習用とのことですが、教師局面ファイル
作成にも使えますか？学習用には教師局面ファイル作成用も含めてのことですか？ >>315
OpenMPを有効にしてビルドしただけだから、教師局面生成も行えるはず(意味ないけど)
readmeにある通り、当然AVX2が使えるCPUじゃないと動かない >>315
ありがとうございます。教師局面生成用と教師局面生成ファイルからの学習用を別のエンジン
で実行するのはおかしい話ですよね。 >>316
>>315 →>>316の間違いです。訂正します。ペーストして変えるの忘れていました。 ID:J+Y+RXsy0
おかしいのはお前だよガイジ ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
