[過去ﾛｸﾞ] 【オセロ,将棋】ボードゲーム【囲碁,War】 (1002ﾚｽ)
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395: 310 2016/01/27(水)01:18 ID:IVwAw5rN(1) AAS
オライリーの並列化本が来たので拾い読みしながら並列プログラミングの勉強。
PPLの各アルゴリズムが何を目的とするものなのかが、少しずつ分かってきました。
抽象化度が高いので、最初のとっかかりとしては良いかも。何故かcombinableが
上手く動かないとか、parallel_reduceの中身がよく分からないとかありますが。
で、並列化できるところを探して速度が上がるか試したり、同じ処理をより綺麗に書き
換えしたりして、微妙に速度アップし、0.70〜0.75秒くらい、ノード数が15M、NPSが21M
nps程度になりました。たまに0.68秒台が出ます。
Edax4.3のFFOベンチの結果を確認したところ、ノード数で１．５倍、NPSで４倍、計６倍の
差があります。NPSをコア・クロック換算しても１．５〜２倍の差があり、ノード数は別として、
まだ速度アップの余地があるのではないかという事で、単品速度アップに走ってます。
ノード数はMPC導入後のiterative wideningである程度追い付けるかなと淡い期待。
いくつか速度アップネタがありますが、サッカー日本代表見ながらでははかどらず。
続きは明日。
396: 310 2016/01/29(金)11:31 ID:trvaxUQ+(1) AAS
先日の速度アップネタはすべて不発でしたが、その際にノード数のカウント漏れを見つけ
て、修正したところ、ノード数は１７〜８Mという感じでした。その際に、最終２手高速化の
箇所でもカウント漏れがあり、まずは正確なノード数を簡便に把握しようと外してみたところ、
意に反して速度低下しないところか、どうも微妙に高速化したように見えまして（汗。
最終３手高速化を試してみたり、最終１手高速化も外してみたり、moveorder適用とか、
そもそもmobilityを求めずに空マスを順に着手してみるとか、その辺の適用深さを変えて
みたりいろいろとやって現時点の最適パラメータにしてみたところ、0.63〜0.68秒、最速で
0.60秒が出るようになりました。
αβカットの効きが悪くなっているため、ノード数は２４〜２５Mとなりました。
その分NPSは３７〜３８Mと速くなっていますが、こんな方向で高速化してて良いのか？
というわけで、ノード数が違う段階でNPSを比較しても意味が無いという事に気が付きました。
397: 310 2016/01/30(土)20:51 ID:yCKBToEa(1) AAS
囲碁がすごい事になってますね。オセロで一通り勉強したら小さい盤の囲碁をやって
みようと思っていたので、モチベーション低下中。とはいえ、ああいうのをオセロに応用
しようとしたら、あそこまでマシンパワーいらないんじゃないかとか・・・。
ここのところ、もっぱらSTLやPPLの機能を綺麗に使う方向での改良ばかりしてました。
pararell_reduceの使い方もわかりました。negaScoutの繰り返しループが綺麗に並列化
できたんじゃないかと。ただ、MAPする件数がしれているので、parallel_reduceではなく
逐次版のaccumlateの方が速いという結果に。あと、時間計測が結構飛び飛びの値に
なるので時間計測関数を精度１msのものに変更。
色々やった結果、若干高速化したうえで、時間のバラつきが消えてくれました。
１００回試行で計測すると610ms±15ms（１σ）となり、逐次処理のほぼ２倍の速度に。
ノード数は同程度で、NPSは40M超えて来ました。このNPSのままノードを半減できれば
良いのに。
398: 310 2016/02/07(日)21:48 ID:xNqeS9Ve(1) AAS
ここら辺で、EDAXとかとの速度差の原因を考えたところ、次の２点が考えられました。
１．評価関数の精度が悪い可能性
２．個々の関数で速度アップの余地がある可能性
という事で、１は熟考が必要なので後回しで、速度アップの対象として、flipとmobilityの
高速化を検討。とはいえ、良い知恵があるわけでもないので、ネット徘徊。
現在、ポインタ関数で分岐して処理しているflip関数を１発で処理するopenCLのソースを
発見。Master Othelloの作者のものでEDAX4.3のflip関数を参考にしているらしい。
中身を解読するとベクターを使っている。とりあえず処理を真似て逐次処理で組んでみたら
結構速度アップしました。
解読の過程で、ようやくベクタ化の意味がわかったので、mm256系の命令を使って、
ベクタ化してみましたが、若干速度低下。原因は恐らくlzcntで一回ベクタを抜けてしまう
所だと思うので、ハッカーのたしなみを読んでベクタ演算で組み直してみる予定。
合わせてmobility関数もベクタ化。若干速度アップしたかなという程度。
組み込み関数は使い方が面倒臭いので、演算子のオーバーロードしまくってみました。
flip関数は非ベクタの分岐無しバージョン、mobilityはベクタという状態で、500msを切る
数字が出るところまで来ました。flipのベクタ化ができて、パラメータ調整するともうちょい
良い数字が出るかなと期待。
399: 310 2016/02/09(火)01:09 ID:MeGl+gwc(1) AAS
flip関数続き
・lzcntを自前で組んでみましたが、やはり処理が重く速度低下。ボツ。
・右方向と左方向で処理が違うので、片側＋１８０度回転で、同じ処理にしてlzcnt不使用
にしてみたが、１８０度回転×４が重くて速度低下。ボツ。
・できるところまでベクタ化して、lzcnt以後はスカラ計算で、速度若干改善。
・上記からlzcnt後、再度ベクタ化してみたら、速度若干低下したのでボツ。
・64bit×４の値を代入する関数を変更したら、意に反して結構速度改善。
・闇雲に__declspec(align(32)) してみたら若干速度改善してバラツキ減少。
これらにより、450msくらいになりました。
ベクタ化はまだ何かありそう。
ちゃんと書いてなかったですが、途中からノート数カウントを外してます。入れると100ms
程度の速度低下になります。一応、デバッグ用に#ifで切り替えられるようになってます。
が、そんな状態なので、nps計算に意味が見いだせないという・・・。
続いて評価関数をベクタ化できないか考えましたが、BMI命令使っているので厳しい。
計算楽にするため、でかい配列を何回も引いているので、ここを何とかしたい気がする。
黒・白・空の３を基数とする３進数でナンバリングしているんだけど、高速で計算する方法
が見つからず。
平衡３進法を手早く計算する方法があると、黒を1、白を-1、空を0にして、定数足すとか
できるんだけど、どんなに調べても、基数変換に王道なしという言葉しか見つからない。
401: 310 2016/02/20(土)13:43 ID:ZGi2V8ih(1/2) AAS
GUIできた。昔作った序盤定石部分と合体。
中盤探索を反復深化にして、３秒を超えて新しい深さに入らないあたりで調整。
MPCで２５手くらいまで読めるように調整。
終盤完全読みは３８手から。３６手からMPC付で完全読み（つまり完全ではない）。
こんな感じでできたので、早速プレイ。自分だと軽く全滅負けしてしまうので、zebra先生
にお越しいただきました。が、滅茶苦茶弱い。
良く見ると、定石が効いている段階で＋１６だったのが、中盤読みになった瞬間に一気に
−１４くらいまで落ちて、そのまま挽回できない感じ。zebra先生は、その前に定石から外れ
て、既にzebraから見て＋１４程度の評価値を算出している。つまり、定石部分がおかしい。
それ以外は、評価値もzebraとは大きく違わないし、終盤探索もちゃんと機能している感じ。
402: 310 2016/02/20(土)23:06 ID:ZGi2V8ih(2/2) AAS
zebra先生にならって定石の評価を表示するオプションをつけてみました。
ロジック的には間違いなさそうですが、定石DBがおかしいというか、定石に登録がない
手順に正しい変化があって、それを無視しているため、間違った判断をしているみたい。
一応、完全読みという触れ込みの棋譜を元にしているはずなので、使い方をどこかで
勘違いしているんだと思います。しばらく悩むしかなさそうです。
403: 310 2016/02/21(日)01:04 ID:nPWuqcvw(1) AAS
試しに定石部分を外して、中盤探索で開始してみたら、zebraの２０手読みに対して
２戦して１勝１分となりました。読みの深さは、こちらが上なので、こんな感じでしょうか。
序盤２０手分は評価値が無いので、２０手近い探索を反復無しで探索するため、MPCを
使っても最初の数手は１手あたり５分以上掛かってしまいます。
定石については、以前にウェブで見つけてテキストに起こした定石データがあるので、
それを評価０で登録してみようかなぁと思っています。
定石の自己学習とか、評価付けとか、どうやるんだろ。
404: 310 2016/02/25(木)21:06 ID:fXRsnvrs(1) AAS
定石データを、上記の手打ちデータで作り直しました。
当初は並び取りとかの極端な進行以外は評価０．０にしたため、mobility関数のビット列
の下から定石に従って着手する形となり、zebra先生のBookに誘導されるように、少しずつ
不利な定石に乗り換えていき、負けるという展開に（汗
悔しかったので別のソフトを拾い、戦ってみると、そちらには圧勝。決して弱くはないと思う。
また、zebraとの対戦時にBookで評価値がついているものは、それを参考に修正したところ、
時々勝てるような感じになりました。
EDAX先生＋UnifiedBookなるものを拾って、そちらと戦ってみたところ、軽く惨敗。
ｆｊｔ定石とかだと終盤近くまでBookがあるみたいで、Bookが続く限り紛れが無い。
こちらが中盤探索などでミスるたびに−２づつ落としていき、お話にならないレベル差を感じました。
しばし熟考の上、定石の拡張、評価付けを考えてみようかと思います。
あと、評価値が近い時には、何らかの確率で手を選択するようにもしてみたいと思います。
405: 310 2016/02/28(日)01:10 ID:hQzoi2Tz(1) AAS
縦取り系は白番黒番試して、定石の評価値を修正してみました。
あと、AIの進行ごとのパラメータを試行錯誤して、なるべく負けないようにしてみました。
これにより、AIの読み時間が結構伸びて、１ゲームワーストケースで１手２分、トータル
５分くらい思考してしまいます。これは、反復深化などで、タイムアップをせずに、次の
ステップに入る制限時間だけ決めているためです。
EDAX＋Unified Book先生はレベル２１で、黒番白番ともに引き分けになります。
こちらは２０手前に定石が切れていますが、その後も最善手が打てているという事になり
ます。こちらは何局打っても手を変えないので、EDAX先生のBookの進行に合わせた
だけですが。一方zebra先生は比較的手をいろいろ変えてくるので、勝ち負けが発生します
（もちろん、各アプリの設定次第ですが）。
序盤定石の評価値をそれなりにしたら、後は引き分け進行をひたすら登録していって、
相手が最善しか着手しないと信用すると負けないプログラムができちゃうのではないか
と、ふと思いましたが・・・。トップ同士の対局が引き分けばかりになるのは、こういう事
なんでしょうね。というか、完全解析ってこれが完成した状態なのか。
EDAX先生のUnified Bookは、いくつかの引き分け進行棋譜の集合体のようですが、
元データが幸い既知のWthor形式なので、それをもらってしまうと、トップレベルになる
のかなぁ。トップな人がBook構築に主眼を移したり、開発が止まったりする訳だと。
そろそろ、混とんとしているプログラムを綺麗に直して、パクリBook作って開発終了しちゃ
おうかと思い始めています。速度的には、まだまだ改善の余地はありそうですが。
411(1): 310 2016/03/04(金)10:15 ID:Q4DtXsqP(1) AAS
>>410
一晩考えてみた。
通信回りに興味を持って遊んだのは１５年くらい前だし、Javaとかイメージしかないし。
あまり助言できる事はありませんが、一つ言えるのは、UIに凝ったりサービス内容を
考えたりするのは最後で良いと思います。
Rubyが好きなら、まずはCGIベースで、テキスト表示で対戦を実現する仕掛けを作る事
だと思います。次に複数のユーザーが接続するのであれば、身元確認のためのID/パス
ワード管理が必要になりますし、個々の対戦を区別するにはセッション管理が必要になり
ます。この辺は、スタンドアロンのアプリには無い、独特の世界なので、結構新しい技術、
テクニックの習得が必要になるかと思います。いまどきあるのかわかりませんが、チャット
のスクリプトとかあれば、参考になるかも。
その辺から入り込んで、いろいろ調べていくと、だんだんと必要な技術、知識が増えてくる
んじゃないかと思います。
415: 310 2016/03/10(木)02:00 ID:hvbQwbFh(1) AAS
うむむ。
これにて、オセロができたら次は囲碁という目標が雲散霧消してしまいました。
どうしよう。
416: 310 2016/03/10(木)18:05 ID:b1SmaPOg(1) AAS
AlphaGO強すぎ・・・orz
今夜は、囲碁関係者だけじゃなく、AI周りの人も、Google以外全員お通夜ですね。
422: 310 2016/03/13(日)20:47 ID:50OeMIN8(1) AAS
うむ。なんか期待を裏切られっぱなしｗ
この負けっぷりを見ると、囲碁もトライしたくなってくる希ガス。
424: 310 2016/03/16(水)23:06 ID:YEZK1fac(1) AAS
アルファ碁ロスまっただ中ですｗ
オセロ作ったおかげで、一連の勝負をいままでとは違う視点で見れたかなぁ。
とりあえず、囲碁のモンテカルロ解説した本と、ディープラーニングの入門書を
買ってきた。さらっと読んだけど、ディープラーニングは理解に時間がかかりそうorz
オセロで３層パーセプトロンを試したときは、結局うまく動かなかった。
実装が悪いのもあるけど、学習にもすごく時間がかかった。
あれをディープにしたら、どうなっちゃうんだろうかは不安ではある。
こちとら、SurfacePro3しかないし（汗
435: 310 2016/04/05(火)10:45 ID:82XTVDoH(1) AAS
久々登場。アルファ碁ロスがでかすぎて、やる気がでないです。
とりあえず、BOOK上で乱数入れて手をばらけさせるようにしました。あとの課題は、
１．持ち時間制度
２．ステータスバーの更新
標準のStatusBarだとOnMouseMoveなどで更新されるとの事。
リアルタイムに更新させるためには、マウスくるくるさせてなければならん。
３．中盤探索の高速化
反復深化＋置換表で高速化が効いていない懸念があるけど未確認。その他の高速化検討
４．同じ手順で負けないためのBOOKの自動学習
５．オフラインでの引分手順の自動生成
となります。けど・・・本当にモチベーション上がらない。
時々、気が向いた時に、Zebra先生やEDAX＋UB師匠相手にポチポチ手打ちで対戦して、
相手のBOOKに登録されている引き分け手順を見つけて、手入力でBOOK更新してます。
Zebraは研究モードがあるので、ほぼ拾い終わりましたが、逆に引き分けだらけになりました。
EDAX+UB相手だと、こちらが定石から外れるケースでも、EDAX側は学習データで先が
見えていて打ってくるので、ほぼ負けになります。
たまに、EDAX＋UBも中盤探索が走ってくれて、極まれに勝勢になる事がありますが・・・
何が腹が立つと言って、そういう時に限って完全読み時にEDAXがバグって、既に石がある
所に着手して逆転した事にされます。もちろん反則なので勝利は勝利ですが、すっきりと
勝たせてもらえないのが腹立たしい。をのれ。
というわけで。やはりオセロは、引き分け手順のリストアップが、強さの肝である事も再確認
してしまいまして。そこまでの根性は無いなぁというのも、モチベーション低下の原因。
448: 310 2016/05/16(月)21:32 ID:KQ1qSDyb(1) AAS
モチベーションダダ下がりだったけど、なんとなくソースの整理していたら、
直したいところがいろいろ出て来て、見直し中。
後ろ向き枝刈で探索時間は変わらないけど、探索ノード数が2/3になった。
この枝刈手法の速度アップできたら面白いかもと思いつつ、元々自分が
結構高速に書いていた処理（未使用）を流用しているから、これ以上速度アップ
できるかわからん。
でも、EDAXには勝てないんだろうなぁ・・・
EDAXの孫情報からインスピレーション得てるネタだし。
449: 310 2016/05/26(木)16:01 ID:ZBCA70ec(1) AAS
遅々として進んでいます。
ソースを一から組みなおして、いろいろと綺麗にしてます。
並列探索を入れない段階で、FFO#40が結構速くなった。
いまさらながらに、FFOテストを40〜59まで実行して比較しようとしたところ、
前から薄々気づいていたけど、FFO#41以後が遅い。酷いケースになると
探索ノード数が１０倍＝時間も１０倍になる（#51）。自分のは指数関数的に
比較的にきれいにノード数が増加している。同じようなノード数のものもあるので、
ZebraやEdaxはどこかで上手にばっさり刈り込んでいる感じ。#52以後は時間が
かかりすぎて、未検証ですが。
ZebraやEdaxもノード/秒が一定しているので、置換表みたいな重い方法では
なく、簡単な方法で刈り込んでいるっぽい。とすると、moveorderかなぁ。
一応、MPCの99%で評価値の並び順は置換表に残してあるので、そんなに
間違った順番でソートしていないと思うんだけど。
あと、mtd(f)だと最初から最後までNullサーチしかしない事に思い至り、そこで
処理の効率化できる箇所が無いかと考えてます。Nullしかやらないんなら、
アルファ越えの再探索でウィンドウを広げる必要もないわけで。逐次探索部分
では効果不明だけど並列探索だとYBWCでPVを検索し終わるまで待つ必要が
そもそもない（仮アルファを求める必要がない）ので、多少速度アップできない
かなぁと。
450: 310 2016/05/27(金)00:36 ID:gIFpjm1c(1) AAS
早々に状況が判明しました。ここに書くと進むんだよなぁ。
mtd(f)＋negaScoutで繰り返し探索しながら、置換表に置換データを置いて、更に
それを並び替えに利用していたのですが、最初にPVを探索してしまうと、その後は
別の着手も評価値がαになってしまい、並び替えの意味が無くなっている感じです。
ちなみにPVだけは別ルートで必ず先頭に探索するようにしてあります。
というわけで、テスト的に初段のみ敢えて並び順を逆転させてmtd(f)を未使用にして
ただのnegaScoutで、mpc99%→全探索をしてみたところ、探索ノード数がかなり減り
ました。置換表使用の深さ全部で並び順を逆転させてみたら、mpcの99%ですら全く
終了する気配がなくなりました。
さて、どうやって実現しようかなと。
今のところ、mpcはかなり高速なので、これをnegaMaxにして。
いわゆる並び替え専用の浅い探査にしようかなと。
464(1): 310 2016/08/03(水)14:35 ID:WXOcEHjz(1) AAS
ここしばらく、評価関数に新機軸をと、ディープラーニングにトライ中ですが、
囲碁のように、畳み込みの画像認識の応用では、なかなか上手くいかないと
言うか、自分のパソコンで手におえるくらいの規模のネットワークだと全く歯が
立たない感じです。
というわけで、色々と手はいっぱい動かしているのですが、何にも成果があら
われていない状況です。
466: 310 2016/08/04(木)01:59 ID:XH3ZGPYC(1) AAS
>>465
最初はGitHUBのDeepLearningの参考プログラムを元に自家製でAutoEncoderにDropoutをつけ
たりしてました。
次にCNNで、GitHUBでtiny-cnnというライブラリを落として使用。技術的に凝りすぎライブラリで、
解読するのにC++の勉強が主になってしまいそうなので、改造はあきらめました。
そして、今は、行列ライブラリ（Eigen）落としてきて、自家製に戻りつつあります。Sparse正則化の
ために、ミニバッチ処理をしようかと思って（最初のは逐次処理のみ）、ついでにAVX２命令や
並列化対応を、この行列ライブラリに頼ろうかと思ってます。
Eigen使ったMLPでxor解くテストプログラムは、さきほどできましたが、本当にこれで良いのか、
結構不安です。多少間違っていても、収束しちゃうときがあるので。
明日はAdagradに対応させる予定。何とか２〜３層程度で収まらないかな。
パソコン環境が貧弱なので、あまり重い処理ができないのが最大の難点です。
もっとも、できあがった評価関数が重いと、探索深さが浅くなってしまうので、ある程度は妥協
しなきゃならんかなと思っています。
468: 310 2016/08/05(金)20:44 ID:sOgjr/Uz(1) AAS
楽しんでやってますので（笑
で、AdagradとSparse正則化ができました。Sparse正則化は思ったより時間がかかり
ませんでした。さすが行列ライブラリって感じです。AdagradとSparse正則化込みで、
結果も、正則化もちゃんと出来てますので、多分間違いはないでしょう。
今夜はオセロ関連ライブラリ持ってきて、学習データ作って、Sparse Auto Encoder
にしてテストです。全結合層クラスを積み重ねていくだけだし、データ作成は３回目
なので、後は簡単ですが、隠れ層のノード数と、目標とする活性ノード数を色々試す
のが面倒です。
まあ、ここまで全敗なので、あんまり期待していないけどさ（汗
やればやるほどBuroさんの評価関数の凄さがわかってきます。
471: 310 2016/08/10(水)22:37 ID:C09Nh62j(1) AAS
>>470
他のスレで出会って、誘導させていただきました。
ほんと絶滅危惧種ですよね（汗
Auto EncoderにSparse正則化を加えましたが、やっぱり特徴抽出は
簡単ではないようです。Auto Encoderとしては申し分なく機能している
のですが・・・線形回帰をつけて評価値を算出してみたのですが、ただの
乱数返しているような状態になります。
なんか、微妙に恒等変換を学んでいる臭いんだよなぁ。むむむ。
472(2): 2016/08/10(水)22:53 ID:BL+f+Yy5(2/2) AAS
>>310はかなりハイレベルだと俺は思ってるが
>>310からみて>>460はいい線行ってるの？
473: 310 2016/08/11(木)23:18 ID:M0iE7EXH(1) AAS
>>472
僕は全然ハイレベルじゃないですよ。
すぐ脱線して役に立たないことばかりやってるだけです。
別スレでお互いのFFOテストの結果を見せっこしたところ、
前半５つで、速度はほぼ同じくらいでした。
>>460さんと情報交換したところ、末端ノードの高速化の
方向性が全く逆だったのが意外でした。
479(1): 310 2016/08/12(金)15:16 ID:USoZXJIB(1/2) AAS
がーん。今まで、こちらはノートPCだしと、密かに思っていましたが、32bitでしたか・・・。
完全に脱帽です。
だったら、僕もこのスレで教わったAVX2とかBMIとかの組込関数使って、あとPPLとか
OpenMPとかで並列化して４コアなら３倍強程度なので、トータル４倍以上に速度アップ
すると思いますよ。つまり、その辺やるだけでEdax並まで行くかなと（汗
ちなみに、DeepLearningはあきらめ方向にだいぶシフトしてきました。
482(1): 310 2016/08/12(金)20:50 ID:USoZXJIB(2/2) AAS
>>481
YBWCはnegascoutのnull window searchを並列化して一括処理する
ようなものだと解釈して実装しました。
この辺はゲーム計算メカニズムなる本で勉強したかな。
並列処理のフレームワーク何使うかが問題ですね。
自分はVC++なのでmsdnで情報が得やすいPPLを使いました。
インテルTBBとかOpenMPなんてのもあります。
PPLは結構使いやすかったですが、速度は不明。
まあ、ルートの方でしか使わないので、あまり影響ないと思っています。
手組でマルチスレッドなプログラム書ける人には不要かも知れません。
483: 310 2016/08/13(土)14:18 ID:D+1dBs0T(1/2) AAS
あ、考え方がnegascoutみたいだという事で。
485: 310 2016/08/13(土)20:47 ID:D+1dBs0T(2/2) AAS
方向が８つあって、それぞれの処理を８回計算するとき、
右シフト方向が４つ、左シフト方向が４つ。
256bitは64bit×４。右シフトと左シフトで２回。
というわけで、mobilityとかflipとかで便利に使えます。
486: 460 2016/08/14(日)16:41 ID:ALD5heTO(1/2) AAS
現在、終盤用MPCパラメータ作成中です。
23手完全読みのカットペアに入っています。24手読みの計算が終わったらいったん実装に入るつもりです。
>>310
YBWCに関して調べましたが、そうみたいですね。
MPCパラメータを作成している間に、なんとなくで適当に実装してみましたが
なぜかエラーで落ちまくりでしたｗ
排他がかかっていない致命的な箇所があるのか・・・置換表は排他をかけたのですが・・・
PVライン生成あたりも怪しい、とりあえずもう少し調べてみないとダメそう。
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