フロッピーディスクに収まる評価関数バイナリ公開しました | やねうら王 公式サイトNNUE評価関数は、ネットワーク構成を簡単にカスタマイズできるようになっている。 そこで、入力をK(玉のいる升)とP(どの升にどの駒がいるかに対応する値)だけにして(81升 + 1629通り = 1710)、hidden層の1層目を256×2、2層目・3層目を32にして学習させた。(K-P-256-32-32) NNUEを知らない人のために書くと、各層は全結合。 ※ 補足 : ニューラルネットの入力は、駒が存在するところを1、存在しないところを0とした1710次元のベクトル。 教師はdepth 8で生成した10億局面から学習させてみたところ、elmo – R30程度になった。 ファイルサイズは873KB。(zipで圧縮して400KB程度) 教師をもう少し深いdepthで生成すれば、まだ強くなるはず。 とりあえず公開しておいた。 https://github.com/yaneurao/Yan
