20-0-0で95％信頼区間は83.2〜100.0。 という訳で、Lesserkaiに対しては「明らかに強い」という結果になりました。 学習ルーチンはPGLeafで、自己対戦約5万3千局で学習しました。 対局時のルーチンは全幅*1＋静止探索4手。詰将棋ルーチンは無し。 という訳で…

昨日の評価関数のまま、枝刈りをLMRだけ有効にしてsspと連続対戦させてみました。 んで、結果は120-0-90で勝率57.1％、95％信頼区間は50.1〜63.9。 誤差程度しか強くなってないですね… という事で、当面は評価関数の学習の方を頑張る事にします。

今朝から走らせてて、勝率が約55％でした。 それなりに強くなってるのは、多分昨日の修正が効いているんでしょう。 という訳で現在は本将棋で学習中。 24時間あたり1万6千局ペースですので、1週間程度は学習に時間がかかるかと思います。 つー事で、当面は5…

優先度順（上ほど高い）で。 探索の強化 ムーブオーダリングの改善（SEEの導入・パラメータ調整） LMR Null-Move Pruning Futility Pruning 自己対戦学習時の報酬の与え方を変更 銀・桂馬の前進時に報酬を与える 詰将棋ルーチンの実装 合議方策勾配法の実装 …

最初に今年の抱負でも。 まず、5月には世界コンピュータ将棋選手権があり、秋頃に電王トーナメントがある（ハズ）です。 という訳で、それに「ちゃんとした」ソフトで出場するのが今年の目標です。 今までは序盤〜中盤がグダグダだったんで、それを何とかし…

現時刻をもって禁煙します。 当面の目標は選手権まで。 最初の一週間が結構キツイので、そこを乗り越えればなんとかなるはず。