コンピュータ将棋スレッド 158
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>>847
囲碁ソフトは、フリーのSabaki と Lizzie があまりにすぐれていて、
これにKATAGO やLielaZero を乗せると、ほとんど無敵で、並のプロでは
４子 置いても勝てない。
将棋ソフトも、最近までは、激指シリーズ とフリーの 将棋所 で十分だった。
２年前 将棋神やねうら王 が出て、一大センセーションを起こした。
理由は、市販とフリーの凝縮された優れもので、並のプロは「飛車・香落ち」でも勝てない強さを誇ったから。
最近、将棋神やねうら王のバージョンアップが滞っているようだが、
「USIプロトコル対応エンジンを任意に追加する機能」だけ追加して、早々にバージョンアップ
終わってほしい
そして、将棋神やねうら王２を発売して欲しいねえ MyShogiのGitHub見るとUSI外部エンジン対応は、あと少しのようではある >>852
katagoはともかくアマ高段者ならLeela Zeroには4子は普通に勝てるだろ。
LZが置碁のトレーニングしてないから 確かに！
LielaZeroは置碁や、日本ルールに対応していないので、我々日本人には
あとひとつって感じ
それに比べりゃ、KATAGOは、日本人にマッチしている。
USI外部エンジン対応は。思ったより苦戦しているみたい
っていうか、細かいところにこだわると、なかなか難しいのだろうか
少々不具合があっても、とりあえず、アップデートしてほしい USIってのがそもそも素晴らしいとは言いがたいものだからな
色々と大変だろうよ 東京は今日だけで40人以上のコロナウイルス感染判明か
いよいよ都知事の予告通り東京封鎖が現実的になってきた
第2の武漢になりそう たしか武漢は東京より大きな都市
だった記憶がある 東京オリンピック延期が決まった途端に様々な発表がきたな＾＾
都民は気を付けろ！＾＾ もう開催は困難だね
大会参加はどう考えても不要不急の外出に含まれるだろうし
会場キャンセル料とかを考えたら早めの決断をした方がいいのではないだろうか そもそもコンピュータ将棋の大会自体が一般の将棋ファンでさえ需要がないからね
秋の電王トーナメントもこのスレの住人さえ存続にこだわらない人も多かったし
5月のWCSCが中止になるのはほぼ間違いない floodgateで長時間対局最後にやったのいつだったか まあ、年収がおまいらの何倍もあるやねさんがお前らほど暇なはずもなく本業が忙しすぎるんだろな WCSC中止になったらGWはみんなでfloodgateに集まることにすればいいよ WCSC中止になったらGWはみんなでfloodgate_fanのDualXeonに集まることにすればいいよ suimonさんには再びこの話題について言及してほしいな。
事前了承を得ずに他のブログを参考にして本を出版したことについても是非言及して欲しいものだ。
もう5chのレスバトルで精神を消耗したくはないのである。
【コラム】まだ棋譜の著作権で消耗してるの？
>最近、私は将棋以外のジャンルで有名なブログをよく読んでいる。
>その中でも有名ブロガーで、ズバズバと核心をついた物言いをするイケダハヤトさんのブログ、Twitterは特にチェックしている。
>もう棋譜の著作権で精神を消耗したくはないのである。
https://www.fgfan7.com/entry/2017/02/14/194131 >>844
SSD積んでこの価格って破格じゃないの？
欠点はどこだろ？ ノートパソコン向けのRyzen 3000代はzen+でAVXがおそすぎる 新型コロナ解析で分散処理プロジェクト「Folding@home」が1EFLOPS超え
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1243230.html
世界的な流行なだけあって計算資源の集まり方ハンパねーな やねうらおさんに質問
StockfishをGPUに対応するようにしたらLc0より強くなるのですか？
※ハード面を性能統一させるとどうなるのかという興味です どうやってGPUで処理するんじゃ。できても処理が速くなって探索が深まるだけ
チェスもオセロも全解析したら引分けだと思うな
ってここ将棋スレだった やねさんはこんな痰壷にはいないんじゃないかな
ブログにコメント書けば高い確率で返信もらえるよ やねさん結構優しいよ
昔何も分からない時に色々とコメントで教えてもらった やねうらおとsuimonが5chで出逢い、やねが要らなくなったDual Xeonをsuimonに格安で売りつけたのは有名な話 合法手が先手{a, b}かつ2手で終わるゲームで後手の応手が先手着手aのとき{C, D} 先手
着手bのとき{E, F}とすると可能なゲームの推移は
(1) a C (2) a D (3) b E (4) b F
の4通りであって完全ゲーム木の葉の種類の上限もこれに対応して4とおりまでとなる で
この完全ゲーム木の葉に対する勝ち負け引き分けの割り振り方は3**4=36通りなわけだが
最善手を引き分けとするには先手手番に先手の必勝手が無くかつ後手手番に後手必勝手が
無いことが条件となりこれを満たす葉の割り振り方は8通りしかなく完全解析する前に「
最善手は引き分け」とあてずっぽうを述べるならばそいつは期待確率1/3より小さい確率
でしか当たらないすなわちボンクラの意見 もし低スペックのマシン使ってfloodgateでこれだけ勝ってるのならかなり強そう
逆にハイスペマシンならそこまで強くはないな >>888
まず勝ち負け引き分けの割り振り方が81通りじゃないのか？
それだと先手勝ちが17通り先手負けが25通り引き分けが39通りで
引き分けが一番多い 叩き台的な意味合いでしょう
いきなり強そうだから
あふろん様辺りが鍛えてくれる事を期待したい なんだかんだNNUEのネットワークを精力的に改造して公開してるのtttakさん位しかいないよね、那須さんのいう多様性を進める数少ない希望か
http://wdoor.c.u-tokyo.ac.jp/shogi/view/show-player.cgi?event=LATEST&;filter=floodgate&show_self_play=1&user=NNUE-HalfKPE9 こんなのもあるのか！
どっちが強いか検証してみるか >>873
>>872 は他のメーカーのAMDの同程度CPUとスペックのノートパソコンと
比べてのことを言っていると思うので873は話がそれている？ とりあえずdepth10の洗練された教師2億を2人に食わせてみて、戦わせてみる ちなみにeta0.1 lambdaは0.5 nn_batchsizeは10000で学習している >>892
3**4=81やったｻｰｾﾝｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ
それはそうとして、先手の勝ち=1、先手の負け=-1、引き分け=0として、
>>888のゲームの完全ゲーム木の葉（4種類）の利得の振り分けの組み合わせは
利得の4つ組(w, x, y, z)（w,x,y,z∈{-1,0,1}）として表すことができ、
先手の利得=max{min{w,x}, {min{y,z}}
となる。これが0になる振り分け方は、
[1] w,x≧0かつw,xのどちらかが0
[2] y,z≧0かつy,zのどちらかが0
の両方を満たす組み合わせということで、
3*3=9通りしか無いのでは…
81通り中の9通りなのであてずっぽうに言って当たる確率は1/9＜＜1/3ェ、 訂正orz
先手の利得が0になるのは次のどちらかの成立やった、
[1] min{w,x}＝0かつmin{y,z}≦0
[2] min{w,x}＜0かつmin{y,z}＝0
[1]は3*4=12通り、[2]は1*3=3通りで、
[1]、[2]が背反な条件であることから先手の利得が0になるのは結局12+3=15通り
であってやっぱあてずっぽうに言って当たる確率は15/91=0.165であって
1/3より低確率であることは揺るがないｷﾓｽ、 実際全ての木を作って数えてみなよ
引分39通りだから
それより先手勝ちが先手負けより少ないのは意外だった >>894
これってshogidroidでも動くの？ 大駒の遠い利きや空き王手を最初から特徴量としてあたえておくといいのかもしれんが、
AlphaZeroほどの表現力なら、必要に応じて自分でそういう情報拾うようになるんだろうな
AobaZeroもそういう見落としあまり見かけなくなったし >>903
dlshogiは各マスの利き数を上限3で与えて精度が上がってるから、少なくとも学習は速くなるし最終的な精度も上がりそう floodgateのNNUE-HalfKPE9見た感想
・他のNNUEよりも評価値は控えめ
・勝ちまくってるわりにグラフがガタついてる 強いソフトがもっとfloodgateに集まれば真価がわかるかも？ >>889
更新された
【2020/3/27追記】
dolphin1をHalfKPE9化したファイルを追加しました。（dolphin1-HalfKPE9.zip） 差分計算活かすなら深くするより幅を広くした方がいい気はする（適当） >>910
探索部は１億ノード以上の高ノードではやや広く読めるdolpin1より深く読めるやねうら王が強い
dolphin1はやねうら王よりやや広く読めるので1500万ノードではやや強く7000万ノードくらいで互角
１億ノード以上ではやねうら王が深く読める特性のため深さで読み負けるdolphin1が負け越す結果になる やねうら王がなかなか読めない寄せの筋を読めたりするから役立つときもあるし良し悪しだね プロ棋戦などを検討しているとほとんどの局面では深く読める特性の方がやや広く読める特性より勝率が
高くなる割合は多いので勝率重視ならやねうら王がdolphin1より勝る 1億ノードでもレートは30程度しか変わらないので好きなやつを使えばいい
にしてもHalfKPE9は強そう
今のトップに近い強さはあるんじゃないか >>911
こういう奴って実験もしないで想像だけで書いてるよなｗ
1億ノード以上はやねうら王が強い？
じゃあ9000万ノードはドルフィンのほうが強いのかよｗアホ過ぎて笑えるｗ 1億ノードでの探索エンジンの検証はRotaさんがしてた
有意差はなかったもののやねうら王が勝ち越し >>876
１００％ないけど、もし将棋のために資源貸してくれたら、10分でAlphaZero超える化け物ソフト誕生しそうね
家庭用の計算資源恐ろしや 有志によってたまに計測されてたけどだいたい1億ノード以上では>>911の通りだったと思う
差分計算って、要するに盤面の変化の情報を現実的なサイズに収まるいくつかのブロックに分けて、
変化したブロックだけ計算すればいいのであって、HalfKPでなければならない必然性もないんだな
水面下ですでにいろいろ試されてるんだろうけど >>916
あふろん氏の2019年3月17日の計測
1億ノード固定 300局 やねうら王V4.83 135-40-125 (勝率51.6%) dolphin1
https://twitter.com/A_furo2/status/1107226136482701314
z4ck氏の2019年4月24日の計測(後に訂正して1.2億ノードではなく平均1.5億ノードとのこと)
eval: illqha3 一手30秒（約1.5億ノード）
やねうら王V4.83 94-21-85 (勝率52.5%) dolphin1.01
https://twitter.com/z4ckz4ckz4ck/status/1121293039387983872
ロタ氏の2019年3月6日の計測(dolphinとやねうら王の混合かと思われるが平均9400万ノードで
やねうら王だけだとNPSが低いので平均9000万ノードくらいと思われる)
Core i9 7980XEを使用して18スレッド7秒
評価関数はorqha1018,Hash=8192MB,Ponder=Off,Book=Off,Draw=256,Resign=3000
やねうら王V4.83 130-50-124 (勝率51.18%) dolphin1.01
https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account)
3氏の計測を合計すると長時間ではやねうら王がdolphin1に逆転して強い
対局数804 やねうら王V4.83 359(勝率51.55% R+11)-111-334 dolphin1
https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account) めきっとさんもdolphinは億単位のノード数ではやねうら王に読み負けると
考えられている(めきっとさんの過去のTwitterから抜粋)
＞1手数億ノードとかそういう条件で本家やねうら王と対局したら
＞深さで読み負けるので負け越すはずです。
＞1手数億ノードとかそういう条件で本家やねうら王と対局したら深さで読み負けるので負け越すはずです。 やはりデータがでかくなった分若干npsは落ちるようだな
特徴細分化で多少強くなる余地はあるはずだがはたして 学習が終わったから対局させてみたが、色々と驚く結果になったぞ
今年は少し荒れるかもな kpe9の限界は標準構成よりはっきり上だな
npsが多少遅くなるのは仕方がないがnn.binがまた大きくなるのは微妙に嫌ではある
でかくなった分教師データも多く必要になるだろうし はっきり上なのか
これからの主流が決まったかこれは 一年以上かかって那須さんがつくった物を改良して形にしたのは「やね氏」と「tttak」さんだけ
あとは切り貼りとか序盤だけ矯正してR稼ぐものばっか >>928
やねさんは800KBくらいの極小NNUEを作って公開しているよ、あと白ビールのたまさんも
さらに小さいサイズのNNUEを公開しているけど強さを追求したものではないのであまり話題にならないけど HalfKPE9だが争点の効き3:2が2:2扱いになるのはどんなものかなと思って
4:3や3:2は2:1扱いになるような以下のような変更を考えた
inline int GetEffectCount(const Position& pos, Square sq_p, Color perspective_org, Color perspective, bool prev_effect) の処理のstd::min()ははずす
// 玉の位置とBonaPieceと利き数から特徴量のインデックスを求める
template <Side AssociatedKing>
inline IndexType HalfKPE9<AssociatedKing>::MakeIndex(Square sq_k, BonaPiece p, int effect1, int effect2) {
int b = std::max(std::max(effect1, effect2), 2) - 2; effect1 = std::max(effect1 - b, 0); effect2 = std::max(effect2 - b, 0);
return (static_cast<IndexType>(fe_end) * static_cast<IndexType>(sq_k) + p)
+ (static_cast<IndexType>(fe_end) * static_cast<IndexType>(SQ_NB) * (effect1 * 3 + effect2));
} >>929
それらは入力の特徴量としては元々用意されていたHalfKPやKPを使っていてNN構成を小さくだけのもの
今回のHalfKPE9とは全く意味が違う >>929
>>931
なるほど
>>930
よくわからんけど効き数の差の情報が欠損しないならいいアイデアそう でもアイデア倒れというのはよくあるのよ
重要争点として2:2にまとめちゃったほうがいいのか？という気もしないでもないし 最終的な強さはどっちでも大して変わりませんでしたというオチかな 有志の誰が計測しても１億ノード以上の計測ではやねうら王がdolphin1に勝ち越す結果しか出ていない
dolphin1はいわゆる低スペックパソコン向けの低ノード用にチューニングされたお手軽エンジンという
位置付けになる dolphin1よりさらに低ノード用にチューニングされたものがDitto4Sで高ノードになるほど低ノードとは
逆の結果になることは低ノードではやや広い局面を読むと強いが高ノードではそれがデメリットになり
深さで読み負けるので勝率が下がりやねうら王に負け越す結果になる 1億ノードで有意差ない程度ならなんでもいいでしょ好きなの使えば 都内の感染者が増えてきたな＾＾
wcsc大丈夫か？＾＾ wcsc29時の学習に使ったという
探索部パラメーター調整の秘密はいつ公開されるのだ！！？ レス数が950を超えています。1000を超えると書き込みができなくなります。
