[IP有]【WCSC】コンピュータ将棋大会総合【電竜戦】Part2
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コンピュータ将棋大会のスレッドです
世界コンピュータ将棋選手権(WCSC)や電竜戦について語りましょう
WCSC(コンピュータ将棋協会)
http://www2.computer-shogi.org/
電竜戦
https://denryu-sen.jp/
前スレ
[IP有]【WCSC】コンピュータ将棋大会総合【電竜戦】
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/bgame/1706396119/
VIPQ2_EXTDAT: checked:vvvvvv:1000:512:: EXT was configured 開発者は苦労して評価関数や探索部を強くしているから、単純作業の定跡(笑)で威張られたら不愉快なんだろう。 定跡屋は存在し続ける(笑)だってw
何の生産性もない単純作業乙ですw 歩以外の初期配置ランダムにして勝負すればいいのでは?
純粋に思考能力だけの勝負になる >>377
「将棋神やねうら王」にその対局が出来るShogi960というモードがある ソフトでも人間に負けるような戦法が明らかな欠陥戦法で振り飛車程度人間同士ならお好きにどうぞて感じでは? ソフトでも人間に負けるような戦法は明らかな欠陥戦法だが、振り飛車程度なら人間同士ならお好きにどうぞて感じでは? そのあたりは
やねうら王ブログでも分析してる
評価値少し下がっても自分の得意な局面に引っ張りこんで
居飛車側に持ち時間使わせたら結局互角ぐらいになると 8割以上振り飛車を指すエンジンがAIの将棋大会で最後まで優勝を争うのは無理か AIどうしだと少しの評価値の差をとがめられて負ける確率が
人間どうしよりはるかに高い WCSC34ではhalfkp_1024x2-8-64が使われていたけど、その後halfkp_1024x2-8-96の方が強そうなことが分かり、続いてhalfkp_1024x2-8-128やhalfkp_1280x2-8-96を検証してみたが全然で、続いてhalfkp_768x2-8-96は更に強いことが分かったっぽい?
学習データの量とか質とかが変わると結果が変わるかもしれないっぽいけど あのブログ読んでも結局強いのか弱いのかよくわからん あふろん@Grampus
「振り飛車を指さなければよかったのに…」
先手藤井8冠の穴熊は手つかずのままで豊島9段 名人戦敗退 たぬきさんのネットワーク構造の探索は局所解に落ちてそうな気もしなくはない。
それでも今までより強いのなら十分だけど 結局将棋ソフトも殆どクローンみたいなもんでしょ
探索やねうらで評価関数は自己対戦ですみたいな >>386
halfkp_512x2-8-96 がさらに強いという結果が出たようでこれは意外
1層目のサイズを増やしたから表現力が上がって強くなったのだと思ってたが、サイズを減らしてnps を上げる方法も有効だとはね halfkp_512x2-8-96の叩き出したレーティング差は異常な感じもするが、
はたして再現性はあるのかな? halfkp_1024x2-8-96 vs halfkp_1024x2-8-64(WCSC34) R11.9差
halfkp_768x2-8-96 vs halfkp_1024x2-8-96 R10.6差
halfkp_512x2-8-96 vs halfkp_768x2-8-96 R71.3差 このレーティング差どおりならtanuki-(WCSC34)より
レーティング90強いソフトが誕生するのか そのうちhalfkp_256
x2-8-96が強くなって、halfkp_256x2-32-32と大差なかったとかになったりして。
定期的にdlshogiとかの異種ソフトか(tttakやwanderかBURNINGBRIDGE位しかいないが)異種nnueと戦わせた方が良さそう。 現状手動でアーキテクチャを試行錯誤してるけどこれをある程度自動化して最適値探ることはできないのかね もう頭打ちだろ
前バージョンとの勝率上がって強くなったと思っても水匠5と対局しても良い結果残せないとか多いし 笠原 一輝 2024年6月3日 12:00
COMPUTEX TAIPEI 2024の開幕前日となる6月3日、AMD CEO リサ・スー氏がオープニング基調講演に登壇し、同社の新製品などに関して説明を行なっている。
この中でAMDは、新しいCPUコアデザインとなる「Zen 5」を採用した新しいデスクトップPCプロセッサ「AMD Ryzen 9000シリーズ」
(開発コードネーム:Granite Ridge)を発表した。
Ryzen 9000シリーズは、2022年に発表されたAMD Ryzen 7000シリーズの後継となる製品で、ゲーミングやクリエイターデスクトップPC向けとされる製品。
従来と同じSocket AM5のプラットフォームを活用するため、旧製品のユーザーが資産を生かしながら移行できる。
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1596739.html elmo WCSC30のアピール文で構造的に出力層付近のニューロンが32だと評価値の絶対値が大きくなってくると表現力が不足するという指摘があるけど、最近のnodchipさんによる実験の傾向と関係あるんかな
https://www.youtube.com/watch?v=eD3worQ9Pwo
この問題の改善案として今回のようなネットワーク変更ではない次のような案が挙げられてる
・KKPの残渣をNNUEに学習させて評価関数をKKP+NNUEとする(絶対値が大きいケースを減らして精度向上を図る)
・HalfKP 256x2-32-KP-1(一度他のKPを考慮したKPにしてから線形和を取ることで解釈性向上+精度向上を図る)