17/04/11 07:59:39.45 KmgeOKfx.net
>>793
いや・・・それはないです。
オセロの場合、定石DBの学習が強さに直結するので、定石DBを持っていないAIは
かなり不利というか、対戦したら勝ち目ありません。何回も対戦するうちに苦手な定石
に誘導されちゃうので、勝ち目なしは確信しています。
また、アルゴリズムの優越比較という意味で、Zebraの定石DBも無しにしましたが、
Zebraの中盤も一昔前のレベルで、決して強くはないという評価をWEBで見た事が
あります。今回Zebraを使用したのは、対戦中に学習モードに切り替える事でどこで
間違えたかがわかりやすいからです。Edaxとはまだ対戦させません。
ただ、個人的に思い込みたいレベルでいうなら、MCTS系のオセロAIでは最強クラス
なんじゃないかなぁと（願望）。なにせ、いまどきオセロAIを開発している人はいないし、
ましてモンテカルロ系で試そうなんて人もいなさそうですから。言ったもの勝ち（汗
アルファ碁の論文のDeepでNeural networkではない部分を適用する事で、min-Maxで
なければ存在価値がないところまで行き着いていたオセロAIでもMCTSで結構強くなれる
事が証明できたかなぁと。本当にアルファ碁様様です。
ブログ作って解説でも作ろうかと準備していましたが、試しに開設したブログサービスでは
アップロードができなかったので、一旦閉鎖しました。どこか良いところないかな。
796:535
17/04/13 22:33:44.03 vVAZxoH8.net
いろいろ試してみてるけどなんか勝利手順DBを充実させるのが一番手っ取り早く強くなる気がする。
いま１２万局分棋譜あるけど１００万局くらいまで増やしてみるか…
もっと計算リソースが欲しい。
797:310
17/04/18 01:24:07.08 Ohai0OaC.net
評価関数のエポックを更に進めたら１８０エポック近辺から勝てなくなってきました。
もしかしてたまたま間違ったところが、zebraの弱点をついていたのかも知れないし、
評価関数の値にメリハリがついてきて、逆に見落としが起きやすくなったのかも
知れないし。過学習かも知れないし。
評価関数をブラッシュアップするには、負け手順を棋譜化して、学習データに投入
しなきゃならん。
ところが、負け確定後に例の自爆モードが作動してしまいます。棋譜として使えるよう
にするために、ソルバーを復活させました。ついでに色々やってたら、見なかった事
にしていたバグもとれました。ついでだからと偶数理論を実装したのですが、かえって
遅くなってしまった。他の人はどういう実装しているのだろう。
今の速度だと３５手目から読み切らないといけない。今の速度だと時間の予測が難し
いというか、軽く１時間はかかりそう。
798:535
17/04/19 21:59:17.68 WjbK3YLE.net
Ponanzaがディープラーニング取り込みに成功したとかなんとか。
ハードもものすごいものを用意するそうですね。
799:535
17/04/21 20:55:54.67 ZLYvyeQY.net
大分勝率上がってきた。
思考時間長いから数こなせないのが厳しいですね。
25局目
黒(airandom.dll)の勝利回数: 8
白(ai-lv3.dll)の勝利回数: 17
800:535
17/04/21 22:05:48.97 ZLYvyeQY.net
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