お手軽に強い将棋プログラムを作る10の方法 - 小宮日記
http://d.hatena.ne.jp/ak11/20090219#p1 akiさんがBlunder開発で培ったノウハウを10個にまとめて紹介 2. 計測重要 正確さと速度のトレードオフになったりするケースが凄く多いので、 最適化で言われるように、予想通りに行かない事も多いです。このへんが自分は苦手。お手軽にはできない(^^; 例えば、PVS・AspirationSearch・再帰的反復深化が3桁以下の間に、 評価関数や指し手生成は6桁以上、手の適用は7桁以上、なんて具合に、 言葉通り回数の桁が違う事が多いため、どこに力を入れるのか、どこの無駄を省くのかが重要で、 それも相まって予想通りの挙動を示さない事が多いです。 これはありますよね。 探索でも、圧倒的に静止探索>通常探索の動く割合になるんですよ。当然ですけど。 ってわけで、misakiの通常探索は手の深さをfloatで持っていて、
TD学習にも手を出したい - 小宮日記
ってことで論文をメモしておきます googleスカラーで検索 http://scholar.google.com/scholar?hl=ja&lr=&q=td学習+将棋&btnG=検索&lr= TD(λ)-MC 法を用いた評価関数の強化学習 http://shouchan.ei.tuat.ac.jp/wiki/index.php?plugin=attach&pcmd=open&file=osaki0711TDMC-GPW).pdf&refer=lab/papers/depot TD 法を用いた局面評価関数の性能評価 http://www-als.ics.nitech.ac.jp/paper/H18-B/inagaki.pdf モンテカルロシミュレーションを用いた強化学習法の提案 http://shouchan.ei.tuat.ac.jp/wiki/index.php?plugin=atta
100年インタビュー「羽生善治」（NHK) コンピュータ将棋を語る - 小宮日記
羽生）（コンピュータは）ここ数年伸び悩んでいたんですよ アマチュア高段程度で ここ数年壁を突破して実力が上がった感じがしますね 羽生）コンピュータの基本的な考え方は手をたくさん読んでいく より正確性をあげていく 人間の場合、将棋の実力が上がるほど読む数が減っていく 先ほどの大山さんの話ですが、 羽生）（コンピュータと人間は）反対方向に行くって話はあるんです アナ）どの点に関心をもたれています？ 羽生）人間が指したのかコンピュータが指したのかは今は一目瞭然にわかります 感覚を教えることはできないじゃないですか 今は 将来は同じになるのか？ （笑） 違和感をもったままになるのか？ それはテーマです アナ）違う方向だけど最後は同じになる？ 羽生）方向性は違うんですが、最後は指す手は同じになると考えています アナ）羽生さんコンピュータとは？ やってみたいという気持ちは？ 羽生）どういう将棋を指すの
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