これで、一応、矢倉ぽく組むようになりました。 あと、１万局より４万局で学習させた方が強くなった気がします。 floodgateにsimk_kpp_100で流していますが、当然ながら オリジナルfv.binを使ったバージョン(simk)よりもかなり弱いです。プロの棋譜だけでは…

gcc+linux環境では以下のようにしたら動きました。 >gcc *.c -c -O3 >rm learn1.o >gcc learn1.c *.o -O3 -lm -lpthread >./a.out ボナンザのコマンドラインが立ち上がるので、６コアマシンの場合は >learn ini 32 -1 -1 6 6 とすれば６並列で学習が始ります…

学習にはrecords.csaというcsa形式のデータが必要です。これを準備します。 ボナンザはプロ棋譜３万＋将棋クラブ３万（２４万局のデータは６０００円くらいで売っている模様） のデータを学習させたらしいけど、手元にないので、2chkifu.csaというもので学習…

まず、shogi.hに以下を追加。 #define TLP #define NDEBUG #define exam_bb(a) a TLPを定義すると、学習時にマルチスレッドで並列処理できるようです。 あと、NDEBUGを定義しないと、学習時にassertに引っかかったので。 exam_bbは局面に間違いがないかチェ…

評価関数の学習を始めています。とりあえず、理解と動作確認のため ボナンザを使って学習して、どれくらい強くなるか試しています。 オリジナルのfv.binを超えるのは無理だろうけど、R2000行きたいところ。ボナンザを使って学習する方法のメモです。 もっと…