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【オセロ,将棋】ボードゲーム【囲碁,War】 (1002ﾚｽ)
【オセロ,将棋】ボードゲーム【囲碁,War】 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/gamedev/1057763418/
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334: 310 [sage] 2015/10/04(日) 01:12:59.97 ID:+bDErzEp 色々やって、FFO#40でnegaScoutで３．４秒まで来ました。 反復深化は異なる方法で２種類作ってみたけど、FFO#40程度の深さだとnegaScoutとの 差が出てこない。２２手とか２４手とかまで行くと、差が出てくるように感じるけど、後回し。 どうしても気になって、Zebraのソース解説（日本語）を見つけて、そこに出てるソースを 見ました。自分なりにロジック面で工夫した事はほぼ同じ事をやっている。流石。 あとマクロを多用してる。僕はインライン指定でコンパイラ任せ。 マクロにするとデバッグが極端に大変になるので、マクロ化するのは最後。 そしてaspiration windowと称しているWindowの取り方が独特で、ここに高速化の 秘密があるとみた。早速真似してみると、また>>310のような問題が・・・ 今回は前より理解が進んでいたため、２点修正して解消。 副次的に>>310の問題も、直ったと思う。 が、もう一つ答えを間違うケースを見つけてしまった。 今まではルートノードに問題があったけど、こちらはもっと下位ノードで戻り値がコンタミ してる感じ。デバッグが難しく、重症っぽい。むむむ。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/gamedev/1057763418/334
426: 406 [sage] 2016/03/24(木) 20:20:54.97 ID:C08ak5N3 ブラウザ閉じたときに自動ログアウトのやり方がわからん http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/gamedev/1057763418/426
464: 310 [sage] 2016/08/03(水) 14:35:23.97 ID:WXOcEHjz 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。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/gamedev/1057763418/464
536: 460 [sage] 2016/09/07(水) 23:57:41.97 ID:UfwPrMcb >>535 とりあえずmm.exe < input.datでコンソールに何が出てきてるか見た方が良いかも。 Cygwinでやるとこんなの出てきました。 $ ./mm < input.dat .. Games = 2 Feature1 -0.89588 2.44949 0.0285792 Feature2 -0.867301 2.38048 0.15838 Feature2 -0.708921 2.0318 0.0737065 Feature2 -0.635214 1.88743 0.0358307 Feature2 -0.599384 1.821 0.0187057 ・・・（略）・・・ 0 1.49416 1 1.21426 2 0.586193 3 0.668003 4 2.13451 outputは下５行だけが出力されるみたいです。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/gamedev/1057763418/536
544: 460 [sage] 2016/09/11(日) 15:25:12.97 ID:UepiTkRD >>543 いえ、さすがにそこまでは・・・ｗ Edaxの作者が完全解析を先行してやってるみたいですし、そこは任せようかなと。 最終的にEdaxやMasterReversiと同等の評価関数やBOOKを作成できるレベルまで持っていきたいです。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/gamedev/1057763418/544
716: 535 [sage] 2017/02/03(金) 20:14:00.97 ID:jkxdJ711 ＤＢを使ってモンテカルロ木探索の探索結果を永続的に蓄積するというのをちょっと思案中。 計算すればするほどＤＢが洗練されていく感じで。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/gamedev/1057763418/716
767: 310 [sage] 2017/03/23(木) 17:40:46.97 ID:xjqriUpX こちらは、線形回帰の評価関数を作り直して、勝率と石差の２つ用意して、 アルファ碁っぽくMCTSに組み込んでみました。 で、テスト開始したらやたらと落ちる。 線形回帰の計算にEigen（行列パッケージ）を使用していたんだけど、こいつ が並列処理に対応していないのが原因臭い。 というわけで、学習部分と、MCTSで使う評価関数を切り分けて、評価値を 求める時はEigenを使わないように改造中です。 果たして強くなっているのか。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/gamedev/1057763418/767
800: 535 [sage] 2017/04/21(金) 22:05:48.97 ID:ZLYvyeQY やっぱディープラーニング憧れるなぁ。 俺のAIにもブレークスルーを起こしてくれｗ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/gamedev/1057763418/800
829: 310 [sage] 2017/05/19(金) 20:14:05.97 ID:skXdWaLK 結局、tiny_dnnでDCNNを組んでテスト開始。 ウィンドウサイズ３で、Conv７層＋fullcon２層構成。 隠れ層のチャンネル数は暫定で３２。 入力は自分・相手・空白・着手可能位置の６４×４個。 入力データをDCNN用に展開すると、メモリーに収まりきらずに盛大にスワップ。 BITBOARDの６４ビットデータ（unsigned int64）が、３２ビット（float）×６４個のvectorに 膨らんでしまうのが原因です。 仕方がないので、ファイルを適当なサイズごと読み込みながら、中間バッチを作って、 それを順次学習する形にしました。 で、中間の時間を計ってみたところ、１エポック分学習するのに数日という予想に。 全く非実用的です。どうしよう。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/gamedev/1057763418/829
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