概要
dlshogi/ふかうら王をベースとしてmodelのネットワーク構成を変更しました。
思考部
ResNetブロック中、一部のConvolutionのカーネルサイズを3x3から7x7に変更しました。
7x7と3x3を組み合わせて受容野を9x9に広げれば、盤面を広く認識できるのではという狙いではありましたが、
ここまでの学習のAccuracyやLossは、強い将棋ソフトの創りかた付録のものと比べても目に見えて良くなった感触は得られていません。
TanhExpなども試してみましたが、Swishから変えるほどではなかったです。
定跡
やねうらおさんが売られているペタショック定跡 2400万局面を使用予定です。
Deep系の優位性が序盤に多いことを考えると定跡を使って中盤付近までワープするのは損の可能性もあるため、大会中は様子を見て定跡パラメタを微調整するかもしれません。
使用ライブラリ・使用データ
- DeepLearningShogi (commit 2e5b3f7 on Apr 13, 2024)
- ふかうら王 (V8.00 2024/02/19)
- やねうら王 NewsLetter 2024/03/21にて公開されたペタショック定跡(2400万局面)
- 強い将棋ソフトの創りかたに付属のNotebookおよび教師データ群
- 水匠たややん氏の公開された教師データ
上記ライブラリ、データを公開された多くの方々により、ディープラーニング系への参加への困難が減りました。この場を借りて御礼申し上げます。
以下は更新前(2024/02/07)の文書
気が付くと今回で世界コンピュータ将棋選手権に7回目の出場だそうです。あっという間ですね。
これまでのアピール文等を振り返ってみると、ディープ系に取り組むといいながら、なかなか実践していないなというのを再認識しました。
そこで、今年はdlshogi系をベースとし、いろいろ触りながら改造していく予定です。今はResNetと戯れている最中。
過去のアピール文
WCSC32 W@nderER 1 2 3(pdf)
WCSC31 W@nderER 1 2(pdf) 2(docx)
WCSC30 W@nderER 1 2 3 (※WCSC30は中止で代わりにWCSOC2020が開催)
WCSC29 W@ndre 1 2 3 4
WCSC28 W@ndre 1 2
SDT5 W@ndre SDT5(pdf)