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>>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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ｌ :::::::::::';、ヾ ￣ `‐-‐'/! ';. '
. ! :::::::::::/ `‐､ 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/
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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 YaneuraOu-2017-early-sse42.exe v4.75
bench コマンド2回目でエラーになる。
0x0047cc09 の命令が 0x00000001 のメモリを参照しました。メモリが written になることはできませんでした。
Windows8.1 64bit
Core i7-3630QM
メモリ 8GB
対局は普通にできる。 >>314
ありがとう。そのデータの後手の戦型がどれくらいバラけたものかはわからないけど
△４四歩を採用するとしたらelmo以降のソフトでも勝率の悪い作戦を丁寧に除いていかないといけないとは言えそうですね。 >>320
ちょっと気になったのだけど、そのCPUでAVX版を使わないのはなぜ？ >>322
あぁ、AVXまででAVX2は使えないのか。すまぬ >>320
benchmark.cppの最後にあるOptionsの復元がうまくいってないみたい
メモリが解放されずにスワップ全部使い切って最後はコケる
ここをコメントアウトしてビルドしたら動いた >>324
ありがとう。ベンチ動きました。
benchmark.cpp は v4.74 から変更無いのに、
なんでダメになったんだろう。 馬刺しの中身はなんだろう？
やっぱオリジナルの評価関数なんじゃろうか？ >>327
ちなみに馬刺しは一度バージョンアップしてるんだよね
だから少なくとも出回っているものではないと思う ハードも不明なのに○○つえーとか笑えるんだけどｗ
ただのハイスペかもしれないのにｗ >>326
ベンチマーク時のデフォルトの置換表サイズが1024[MB]に変更になっているからでは。
以前の16[MB]だと、ベンチマークとしてあまり適切ではないという配慮からだろう。 >>328
だから1.1なんやな
あそこまで強いと本家でどれくらいのレートがつくか楽しみやで >>330
すまそ。勘違い。bench 2回目で確かに落ちるわ。 馬刺し1.1に連勝してる無敗のrereってのがいるんだが強いんか？ >>333
あれ一瞬で消えたよな
2戦とはいえ馬刺しに連勝したのは凄いわ >>333
バージョンアップするとrerereになるんだろうか？w
最終形はrerere-no-ojisan 馬刺し対rereの棋譜見たら馬刺しが袖飛車してて草生えた ソフト自体はどれもどんぐりの背比べ(笑)
ただのハードスペック対決(笑) あー振り飛車の対局混じってるのか
定跡がそれに当たったんかな
馬刺しと6950Xのyaselmoも勝ったり負けたりしてるし
開発者がこっそり流してるのか 本家floodgateで野生の読み太が初出で猛威を奮ったけどあれは2コアの低スペだった件 >>342
あったね
Kasuminやucasにも勝ってスレでも話題になってた記憶がある Ryzen Threadripper 1950Xテスト
http://pc.watch.impress.co.jp/docs/topic/review/1075372.html
CPUの演算性能を測定するProcessor Arithmeticでは、Ryzen Threadripper 1950Xが
Core i9-7900Xを整数演算で約24%、浮動小数点演算で約37〜41%上回りトップスコアを記録した。
16コアを備えるRyzen Threadripper 1950Xのマルチスレッド性能はたいへん優れたものであり、
CINEBENCH R15のようにその性能を十分に発揮できれば、競合となるCore i9-7900Xを圧倒することもできる。
ただ、その優れたマルチスレッド性能を発揮するには、ソフト側の最適化や、Socket TR4プラットフォーム自体の
熟成が必要であろうことが、今回のテストで見えた課題だ。
また、発売時点ではRyzen Threadripperの価格が高く、Core i9-7900Xの実質的な競合製品が
下位モデルである1920Xになっており、期待されていたほどのコストパフォーマンスがないのも惜しいところだ。
―――――
うさ親さんの春は遠いな……。 Ryzen7 1700と、もうすぐ出るCore i7 8700K
どっちが将棋ソフト向きなのかが個人的に気になる コンピュータ将棋的にはAVX2が早いINTELだろう。
グリスバーガーだろうからクマメタル化推奨だけど 7700Kとは1700の方が上だったけど
さすがにコア数増やした8700Kは1700上回ってくるでしょ 将棋ブラウザQでgpsfishと指そうとするといきなりダウンしてしまって対局中断に...
誰か解決方法知ってたら教えて下さい yaneuraOuのv4.75-AVX2(学習用と普通のAVX2も使用してみた)で教師生成すると、v4.74の時よりも、
depth 3で20万生成するだけで20秒位遅いんだけど何故でしょうか？何かメリットがあって遅くなって
いるのかな？PCはi3-2コアですが。 v4.74 よりNPSが落ちてるんだよね。
なんでだかはわからないけど。 <<352
gensfen時のeval hashが無効になっていたんですね。以前から度々親切に解決方法を教えて
頂きありがとうございます。<(_ _)> >>352
gensfen時のeval hashが無効になっていたんですね。以前から度々親切に解決方法を教えて
頂きありがとうございます。<(_ _)> >>352
生成が遅くなる原因は分かりましたが、use_eval_hash trueをどこに入力し、また入力方法が
分かりません。v4.74よりv4.75で教師生成したいので変更方法をお手数ですが具体的に教え
て下さい。<(_ _)> >>352
それから、生成はyaneuraOuのshivorayv471を使っています。 >>355
まだそのcommitを反映した実行ファイルは用意されていない
自分でビルド出来ないなら待っていることだ shivorayでlambda 0.5 で学習するより、
lambda 0.6 lambda2 0.3 lambda_limit 600 で学習した方がR80位上がるね いかなるものもKPPTの限界を越えることはできない >>358
確証もないのに確信的な事を言う詐欺師だな
まふと同じ臭いするな
だいたい絞りで成功してるのは野生の読み太の人とたぬき絞った人だけ
あとは検証もスペックも内容もない戯言 >>362
それ以前に絞りで強くなってる証明してんの？
yaselmoに6割勝つとか言う馬鹿もいるくらいだし
何をどうやったのかすら証明できないなら意味ないだろ
百万が一にも上の人が野生の読み太の人だったら分かるが
それなら自分で報告するだろ >>363
> 何をどうやったのかすら証明できないなら意味ないだろ
証明？説明の間違いか？
何をどうやったかは、358に説明してあるじゃん
どれくらいの強さの評価関数で教師を作ったのかが書かれていないがな・・ 弱くなった証明ならできそう
ponanza定数をちょっといじって絞ったら、えらい弱くなった。あれはいじっちゃダメか >>364
そもそもが何の評価関数をどれくらい絞って何％強くなったのを説明してんのか？
その方式が強くなりそうだとしても机上の空論だろ今のところ
手の内を明かせとかいってんじゃなくて何の根拠も具体性もないものを盲目的に信じるの？ なんとなく、やねうら王ぽいから噛みつきたくはないんだが
そこまで言うなら貴方が上の方式で結果示してよ >>367
お前、自分が強い評価関数作れないからって、人に八つ当たりしてんなよ
やねや、まふはお前の遥か上の次元で開発してるんだよ やねうらおは既にkpptの限界に達してると言ってるのに既存の学習法でR4100の壁を越えれるか？ >>369
上位の開発者は全員、評価関数をKPPTから変えるんじゃないの？
https://twitter.com/HiraokaTakuya/status/899302861489582080
平岡 拓也??\(´･_･` )/??? @HiraokaTakuya 11時間11時間前
その他
電王トナメのマシンのメモリが32GB, 64GB, 128GBで設計全部変わってくるんですよね(´･_･`) ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
