[過去ログ] 【オセロ,将棋】ボードゲーム Part2【囲碁,War】 (1002レス)
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507(1): 495 [sage] 2018/11/18(日) 18:39:39.38 ID:w1KaGZJD(1) AAS
>>497なるほど、では495ということで…
あとキッシュサイズは置換表のサイズです
508: 535 [sage] 2018/11/18(日) 18:55:52.33 ID:rI0UFOUu(4/5) AAS
>>507
コテありがとうございます。よろしくお願いします。
CPUのキャッシュかと思ってビビりましたw。
509: 535 [sage] 2018/11/18(日) 19:17:18.42 ID:rI0UFOUu(5/5) AAS
AQのビルド、linuxだとBAZELで、windowsだとCMakeでって書いてあるんだけど、
CMake用の入力ファイルが見当たらないorz
windowsもBAZELでやるんだろうか?そこからわからんorz
510: 535 [sage] 2018/11/20(火) 20:47:23.74 ID:sCHL0ufM(1) AAS
いかん、投資に見合った成果を挙げねばww
とは思うが腰が重いorz
511: 535 [sage] 2018/11/21(水) 22:15:48.48 ID:YJjwR4VH(1) AAS
windowsは一旦保留にしてLinuxに走るのが正解だろうか?
512: 535 [sage] 2018/11/22(木) 23:20:13.56 ID:ak7z/rHD(1) AAS
ネイティブリナックスをデュアルブートにするかVMWareでいくか。
なんかwindows10とlinuxのデュアルブートは罠があるらしくちょっと怖い。
513: 535 [sage] 2018/11/23(金) 15:43:50.93 ID:uREb6qVe(1) AAS
うーん、やっぱAQ無理かもorz.
もっと簡単そうなのに逃げるべきだろうか?
とほほ
514: 名前は開発中のものです。 [sage] 2018/11/24(土) 05:53:44.23 ID:quW8CQIk(1) AAS
同一HDD 内で、Windows10・Linux のデュアルブートは、素人では元に戻せない。
だから、日経Linux では、仮想OS を使うように書いてある。
Virtual Box が多いかな
Ruby できるなら、Vagrant, Chef から使うのもよい
漏れは、WSL・Ubuntu16.04 を使っている。
ただし、WSL はGUI なし。コマンドのみ
開発用だから、本番では使えないし、Docker なども使えないけど、
WSLは単なるアプリだから、遊ぶには気楽
515: 535 [sage] 2018/11/24(土) 20:30:54.02 ID:CNsuI7eC(1) AAS
うーん、今後の方向性が定まらないorz.
最終的にはwindowsでやりたいからそこも悩みどころ。
516: 名前は開発中のものです。 [] 2018/11/24(土) 23:59:56.87 ID:MjnwrHjN(1) AAS
ボードゲームスレだよな?なんの話してんの?
517: 310 [sage] 2018/11/25(日) 09:01:51.50 ID:Mml0PIJf(1) AAS
Iterative Widening何とかできた。平均的に高速化できていると思う。
FFOについては相変わらず>>495495(2): 名前は開発中のものです。 [sage] 2018/11/17(土) 18:39:02.10 ID:8gp5y6uH(4/5) AAS
空きマスリストを作る方式でやってみたのですがビット演算のほうが5%速かったみたいです
こうなるとオーダリングのコストを下げるしか無くなってきました
さんと比較して速度は半分くらいかな。
一方で記譜作成的には倍速になったイメージ。細かく4σまでWideningして
いる事で、仮探索の誤答が減った事が効いています。
仮探索で増える時間
> 仮探索が正解した時に減る時間 + 誤答した時に増える時間
Iterative Wideningで、仮探索時間の削減と正答率の向上の両方が実現できた
感じです。この辺、課題盤面との相性がある話なので、統計的に計ろうとすると
かなり面倒です。というか、統計的に計るためには、前提となる評価関数をロック
しなきゃなりませんが、現在記譜作成しながら評価関数学習させてますので、
前提が常に動いてしまいます。
現在オーバーヘッドが嫌で、ノード数をとっていません。並列化するとロック
の待ち時間で数%〜10%くらい速度が落ちちゃうからです。ノード数をとれば
純粋な速度比較がしやすいのですが、悩みどころです。
518: 535 [sage] 2018/11/25(日) 22:15:31.15 ID:MnTu6mxc(1) AAS
なんも進展がないのでとりあえず昔作った19路囲連星AIをビルドする環境を新マシンに構築しました。
リハビリの意味でもしばらくこれいじってようかな。
519: 名前は開発中のものです。 [] 2018/11/26(月) 11:23:16.87 ID:3TlDlboD(1) AAS
オンラインボードゲームって作れば流行ると思うんだけど、誰もやらないってことはサーバの維持費の方が高くなるんかね?
520: 名前は開発中のものです。 [sage] 2018/11/26(月) 12:10:20.62 ID:dM/DsP5w(1) AAS
そう簡単に流行るかよ
囲碁のkgsとかだってかなり廃れてきてるのに
521: 535 [sage] 2018/11/26(月) 22:59:02.56 ID:PdBnQCC1(1) AAS
気持ちだけ焦るけど、何も進まないというorz
とりあえず、結果だけ求めるのは謹んで、
地道に愚直にディープラーニングの勉強するのが正解だろうか?
522: 310 [sage] 2018/11/27(火) 09:45:52.43 ID:IL6H1udh(1) AAS
自分の場合、プログラムいじるネタが欲しくて、ヘウレーカ!って感じを味わいたくて、
続けているだけだからなぁ(汗
目標でかすぎるとか、期限切りすぎると、焦って嫌になるだけだよ。
オセロなんて、既にやってる人ほとんどいないから、ちょうど良いのだw
今の目標は、60歳になるまで続ける事w
523: 535 [sage] 2018/11/27(火) 18:36:07.13 ID:oxbu/SRL(1) AAS
そうですね
結局自分のペースで一歩一歩進んでいくしかないですよね
ありがとうございます
524: 535 [sage] 2018/11/27(火) 20:02:14.21 ID:DriHkSnO(1) AAS
これからどうしようかなぁ。
以前、途中までうまくいきかけた9路囲連星を移植したalpha zero クローンのコードを読み解くのやってみようかなぁ。
それとももっと本とか読んで理論の基礎から固めていくべきだろうか。
525: 名前は開発中のものです。 [] 2018/11/27(火) 21:15:20.03 ID:8ndts6Rn(1) AAS
loser_sのブログ読んだけど、重大発表やばすぎだろ
526: 535 [sage] 2018/11/28(水) 22:14:06.77 ID:h+t1ldhF(1/3) AAS
VMWareのubuntuで9路囲連星のalphazeroクローン動かしてみたらなんかメモリリークする。
前のマシンではメモリリークなかったのに?
OSとかpython とかCUDAのバージョンが変わったせいだろうか?
うーん、解決する気力がいまいち湧いてこないorz
527: 535 [sage] 2018/11/28(水) 22:31:22.70 ID:h+t1ldhF(2/3) AAS
やっぱ出来ればwindows & C++ で行きたいなぁ。
うーん。
528: 535 [sage] 2018/11/28(水) 22:44:28.01 ID:h+t1ldhF(3/3) AAS
悶々としつつ19路囲連星AIでLV3と対戦させたら素晴らしい勝ち方した。
(;SZ[19]
;B[jj];W[ji];B[ii];W[hi];B[ih];W[ik];B[ki];W[jl]
;B[hh];W[ij];B[jh];W[lh];B[gg];W[ff];B[fg];W[gi]
;B[kg];W[eg];B[lg];W[hg];B[hf];W[jg];B[jf];W[km]
;B[ig];W[hj];B[fh];W[ln];B[mo];W[lj];B[hg];W[mj]
;B[jg])
自然な流れからのダブル必勝形。
こういうのがたまにあるから止められないんだよなぁ。
529: 535 [sage] 2018/11/29(木) 20:09:22.49 ID:vNqglcEX(1) AAS
ふーむ。ダブル必勝形で勝負ありかと思ったら白にも粘り筋があって意外と奥が深い。
でも正しく打てばたぶん黒の勝ち。
530: 535 [sage] 2018/11/30(金) 20:09:22.21 ID:QHRZJCgT(1/2) AAS
やっとこさ週末か。でもどうせ進まない予感orz
せめてなにかこれだという方針が定まらないと。
焦っちゃダメと頭では分かっていてもついww
531: 535 [sage] 2018/11/30(金) 20:59:59.07 ID:QHRZJCgT(2/2) AAS
理想を言えばwindows & C++ & reinforcement learning
その線で探ってみるか
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