第27回世界電腦將棋大賽 - 將棋

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http://www2.computer-shogi.org/wcsc27/

二次預選 決勝
elmo 8-1 7-0
Ponanza Chainer 8-1 6-1 (輸elmo)
技巧 6-3 4-3 (輸elmo、ponanza、読み太)
大合神クジラちゃん 6-3 4-3 (輸elmo、ponanza、技巧)
蒼天幻想ナイツ・オブ・タヌキ 5-4 3-4
読み太 6-3 2-5
HoneyWaffle 6-3 2-5
NineDayFever 5-3-1 0-7
=== 晉級決勝 ===
大将軍 5-4
Qhapaq 5-4
nozomi 5-4
Apery 5-4


這次Ponanza導入了deep learning、1092 CPU + 128 GPU的Cluster
號稱對去年電王戰版的Ponanza勝率超過80%
原本想說可能沒什麼好看的...
結果又有讓Ponanza拿到敗場的軟體出現

elmo是最近出現在floodgate上、rating超過4000的monkeymagic
參賽使用的硬體只用2 CPU的主機
預定賽後也會公開,又有新玩具可以用了

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All Comments

Charlotte avatarCharlotte2017-05-09
電腦賽為什麼會 連下兩手 理解不能
Elizabeth avatarElizabeth2017-05-14
在輪到對方下的時候,傳送不合法的指令到server,被判定為
Olivia avatarOlivia2017-05-19
違規,其實不是真的送了下一手指令,只是規則上算二手指し
Carolina Franco avatarCarolina Franco2017-05-24
elmo要2連勝ponanza了
Skylar DavisLinda avatarSkylar DavisLinda2017-05-29
不知道是將棋跟DNN的相性問題,還是只是學習時間還不夠
Victoria avatarVictoria2017-06-02
覺得圍棋只要機率過就好比較適合 DNN...
將棋需要嚴格的將死才算數不太好用 DNN # 除非入玉.
Ingrid avatarIngrid2017-06-07
賽後... 只有棋譜和評價參數, 程式: Y王!!!!!
Christine avatarChristine2017-06-12
やねうら王根本場外參戰了,在比賽中推出新版本
Tristan Cohan avatarTristan Cohan2017-06-17
有點橫空出世的味道…而且是免費的,看來千田可以好好
利用一下了
Zora avatarZora2017-06-22
Christine avatarChristine2017-06-27
他不負責寫 engine, 他的努力都在棋譜和評價參數上了.
Ingrid avatarIngrid2017-07-01
看了一下決賽,雙方用的是主流的換角48金37桂29飛,後
Catherine avatarCatherine2017-07-06
來elmo爭取到入玉過程中大幅棋得,最後直接打趴pona
Bethany avatarBethany2017-07-16
從這邊到可以贏... 嗯
John avatarJohn2017-07-21
相較於大合神集眾人之力還是被那兩個玩假的... 囧
Frederica avatarFrederica2017-07-26
也許是因為去年Y王本尊有贏到Pona才會有人想這種可能 @@
Barb Cronin avatarBarb Cronin2017-07-30
Y王本人覺得這個比賽沒錢賺所以不會自己下去拼吧 (X)
Callum avatarCallum2017-08-04
應該說將棋不太適合直接把 DNN 丟上去用...
Mary avatarMary2017-08-09
クジラ好像用去年電王版本的Apery(這次參賽的Apery也是)
Harry avatarHarry2017-08-14
眾人之力的效果還是看的出來啦...
James avatarJames2017-08-19
明年要拿到優勝可能至少要比クジラ+elmo強,可能要R4500+?
Eden avatarEden2017-08-24
elmo看說明是從Apery開始加上各家的學習方法,主要改善終盤
Tracy avatarTracy2017-08-29
的強度,從上面那局面可以守住ponanza的進攻可以看出這方面
Quintina avatarQuintina2017-09-02
可能是目前最強的吧
Ophelia avatarOphelia2017-09-07
試驗一下炎之七番勝負第七局終盤, 用elmo評價參數之後...
真的很快就在某一手看到... 28 手詰 (羽生已完蛋)
Rachel avatarRachel2017-09-12
Engine 終盤初測: Apery >= Y王 > silent_majority(魔女)
Oliver avatarOliver2017-09-17
初步亂來的終盤檢證: http://0rz.tw/lebXG (放巴哈...)
Susan avatarSusan2017-09-22
差不多各家都公開了(差技巧),各家的特色好像是qhapaq序盤
Eden avatarEden2017-09-27
強,読み太是單機強化版的Y牌引擎(可是我試覺得沒Y4.41+強)
Ophelia avatarOphelia2017-10-01
pona跟alphago比了一下,DNN好像只有policy network,只用
Doris avatarDoris2017-10-06
在決定各分枝探索的順序上,剩下的就是cluster化,評價值好
Gary avatarGary2017-10-11
像都沒提到,說不定就是都沒有動...評價準確度輸人的話找的
Megan avatarMegan2017-10-16
快也沒用,2~4名都是NPS幾億的cluster但是輸千萬級的elmo
Hedwig avatarHedwig2017-10-21
alphago在評價用了rollout和value network,value network
Sierra Rose avatarSierra Rose2017-10-26
在攻王類的好像CP值不好,rollout在將棋這種不知道什麼時候
Isabella avatarIsabella2017-10-30
結束的不知道效果如何...不過方法上應該還是有嘗試的空間
Ursula avatarUrsula2017-11-04
pona的policy準確率55%跟alphago的57%已經差不多了,再來重
Lily avatarLily2017-11-09
點還是要放在改善評價方法,至於引擎跟ML比較沒關係,比較
看寫程式的人最佳化的功力了
Catherine avatarCatherine2017-11-14
deep learning 的正確用途目前可能是拿來練評價參數.
Olive avatarOlive2017-11-19
但是現行的二三駒關係不排除可能也有所侷限 (思)
Lauren avatarLauren2017-11-24
攻王需要的是正確的手順, 用 value network 有其困難點.
Olive avatarOlive2017-11-28
除了 kk/kpp/kkp 那套之外該有新的評價想法了
Andy avatarAndy2017-12-03
新想法就技巧啊,只是這次沒練贏...
Catherine avatarCatherine2017-12-08
現在學習用的局面是用傳統評價自我對戰生的,加上policy
Aaliyah avatarAaliyah2017-12-13
network也許能用比較少的時間生出這些資料?
Zanna avatarZanna2017-12-18
剛剛把 usapyon2 dash 丟進 elmo 的 kk/kpp/kkp...
當機了wwwwww
Ina avatarIna2017-12-23
技巧2出了,可以調強度和戰型,這可以賣了吧...
Regina avatarRegina2017-12-27
偷偷試一下檢討棋... 結果三種軟體套elmo檢討出來不一樣
David avatarDavid2018-01-01
(著名實況台: 魔女 # 這邊根據之前測試使用 Apery/Y王)
Audriana avatarAudriana2018-01-06
太難了先擺一邊... 囧
Thomas avatarThomas2018-01-11
有新的大魔王
Emma avatarEmma2018-01-16
AlphaGO 太兇惡了