【オセロ,将棋】ボードゲーム Part2【囲碁,War】

1 名前：名前は開発中のものです。 [2017/10/15(日) 17:34:58.03 ID:RaMh0le2.net] 比較的地味なボードゲーム専用のスレが欲しくて立ててみました。 前スレ 【オセロ,将棋】ボードゲーム【囲碁,War】 mevius.2ch.net/test/read.cgi/gamedev/1057763418/ 561 名前：310 mailto:sage [2018/12/18(火) 00:14:29.31 ID:4TPQUuZQ.net] という問題もありながら、ノード数表示して、>>492さんの結果と比較すると、 ノード数に圧倒的な差が。NPSは速いけど、それ以上にノード数が多い。 枝刈の差というにはあまりに大きな差で、一桁近い差です。 これ、Iterativeな手法で生じる置換表探索の差じゃないかと思う。 自分のは置換表の動作が遅いので、あまり深い探索まで置換表を適用できず、 読切において後ろの方は置換表が無い（そもそも使用していない）事で、何度も 再探索しているからかなと。 concurrent_unordered_mapを使っているけど、自前でハッシュDB作った方が 良いかもと思い始めた。そこで速度アップすると、置換表適用深度を深くできる。 こういう時、自前で作る人はチェーンハッシュ使っているのかな？ 562 名前：535 mailto:sage [2018/12/18(火) 23:29:10.84 ID:N5ttC8SJ.net] 昔自前でハッシュ作ったことありますが素朴な実装だとさほど性能出なかった記憶がありますね。 自分の場合STLでいいじゃんみたいな結果でした。 テーブルのサイズをでかくすると意外と巡回が遅くなるみたいな。 563 名前：535 [2018/12/19(水) 21:16:40.83 ID:REA/9P4B.net] スマホでconnect4のパーフェクトソルバーをちょくちょく遊んでるのですが パターンをかなり覚えて７割くらい勝てるようになりました 囲碁とかも真の棋理が明らかになった方が 逆に人間がコンピュータに勝てるようになるかもしれませんね 564 名前：310 mailto:sage [2018/12/19(水) 22:48:18.33 ID:T2sH1fj1.net] ハッシュの構想し始めましたが、確かに自分が作って早くなる保証はないですね。 インターフェースを既存のstlに合わせようとか思って調べ始めたら面倒になりました。 で、色々見ていたら、そのまんま効率化できそうな使い方を見つけた。 有れば読み込んで更新、無ければ追加の方法です。 あとバケットサイズとか個数とか、その辺を調べていった方が早くなるかも。 並列処理だとtry_emplaceが使えないのね。これが使えたらきっと早くなるのに。 565 名前：535 mailto:sage [2018/12/20(木) 23:32:19.98 ID:zB5frbtZ.net] また再起動してる。。。 まあいいけど、もう諦めぎみ。 なんか仕事が急に忙しくなってますますコーディングから遠ざかってますが、 棋譜だけは地味に溜まってます。今82889局分溜まってます。 並列化ハッシュってどんななんですかね。そういえば知らない。 566 名前：310 mailto:sage [2018/12/21(金) 00:04:37.10 ID:kvniGc89.net] いや。まぁ。バケットか中のレコードか、どちらかの単位で排他かけるだけです。 Hash関数がきちんとばらけさせてくれたら、基本的にあんまり排他で捕まる事は 無いので、それほど気にしなくてもパフォーマンスに影響ないかなぁと。実際に concurrent_unordered_mapの配列用意して、適当にハッシュでばらけさせて格納 してみたら（つまり、同じmapじゃなければ排他はおきない）、排他で遅くなっている 訳ではない事が確認できています。 と言いながら、iteratorとか考えだすと、何を並列セーフにして、何をアンセーフに するかみたいな事で悩んじゃいます。 先日の続きでmax_load_factorとかbacketサイズとかいじってみましたが、 パフォーマンスにほとんど影響がないです。というか、どうせ後で逐次的に拡張する くらいならと、backetサイズを増やしても性能は上がらないし、max_load_factorを 増やしても、性能が落ちるだけだったり…。 棋譜作成だけなら並列化レベルをもう１段上げて、４記譜同時作成とかすれば、 個々の読み切りはシングルスレッドに下げられて、ただのunordered_mapが使えるし その方が棋譜作成的には速度アップしそうな気がしてきた（汗 FFO的には別処理になるけど。 567 名前：535 mailto:sage [2018/12/22(土) 00:08:33.74 ID:w0ekMTPt.net] 採りためた棋譜をもとに序盤DBを更新してみましたが、 確かにうち筋は変わってる気がしますが強くなってるかはよくわからないというorz まあ序盤DBは誤魔化しみたいなものだから期待しすぎもよくないか。 568 名前：535 mailto:sage [2018/12/22(土) 00:42:25.73 ID:w0ekMTPt.net] 序盤DB更新で強くなってるか統計とってみたいけどモンテカルロが遅すぎてそれもままならないというorz やはりモンテカルロに代わる何かを実装しなければ… 569 名前：535 mailto:sage [2018/12/26(水) 00:12:59.86 ID:2Tvqp++w.net] 棋譜USBメモリにコピーしたらめっちゃ時間かかるorz １３０MBくらいなのにUSBメモリってやっぱ遅いんだな。 570 名前：310 mailto:sage [2018/12/26(水) 00:20:29.39 ID:Rkthqh0l.net] ４記譜並列作成実装してみました。ただいま本番状態でテスト中。 並列処理の基本は、なるべく上位の層で並列化すべしでした。 現状、並列探索の速度は、シングル探索の２倍程度です。 １つ１つの探索には時間が2倍かかるけど、４つ並列なので、トータルでは 半分の時間で処理できるので、実質２倍みたいな。 探索中のオーバーヘッドはほぼ無いはずで、待ち合わせロスくらいなので、 大量に一気に処理する分には、ほぼ無視できるかなと。 これやると、スレッドの数がモロに効いてくるんで…４８並列くらいできたら… 571 名前：535 mailto:sage [2018/12/26(水) 00:30:44.15 ID:2Tvqp++w.net] 310さんはintel派なんでしたっけ？ AMDでもzen2はかなりコスパいいものが来ると思いますが… 572 名前：535 mailto:sage [2018/12/26(水) 00:40:17.50 ID:2Tvqp++w.net] 試しにSSDに棋譜コピーしてみたらかなり速いｗ やっぱそうなのか。 573 名前：310 mailto:sage [2018/12/26(水) 03:07:45.74 ID:Rkthqh0l.net] あれれ。思ったほど速度が出ない…というか、単体の速度が半分どころか、 1/4くらいになっているイメージ…。深さが深いものほど遅いという事は、 置換表周りかなぁ。 棋譜作成する対象によって速度が結構変わるので、評価しづらい。 メモリー配置等の問題も考えないといかんような気がしてきた。 いかん。夜も更けていく…。 >>561 なんか、フラッシュメモリー自体は書き込みが遅くて、SSDだとその辺を並列 化とかキャッシュとかで回避しているらしいです。USBメモリーは、その辺真面目 にやっているもの（高価）と、そうじゃないもの（安価）で差があるけど、それでも SSDには敵わないとか。 574 名前：535 mailto:sage [2018/12/26(水) 21:06:48.31 ID:2Tvqp++w.net] 明日か明後日あたりで棋譜１０万局分溜まりそう 深層学習のプログラム、組みたいなぁ でも難しいんだよなぁ 575 名前：310 mailto:sage [2018/12/27(木) 00:00:43.02 ID:APLuuq5f.net] 悩ましい。 シングルmin-Maxの並列動作と、パラレルmin-Maxのシングル動作。 どうも速度的には大差ない感じ。 ２倍くらい速度出ると思ったのに…。 スレッド数が増えたら差が出てくるのかなぁ。 576 名前：535 mailto:sage [2018/12/27(木) 20:54:08.52 ID:gYB4tQZF.net] 10万局いきました。 577 名前：535 mailto:sage [2018/12/27(木) 21:18:27.23 ID:gYB4tQZF.net] 多分俺が世界で一番囲連星LV3の計算を回した人だろうなｗ 578 名前：310 mailto:sage [2018/12/27(木) 22:00:15.50 ID:APLuuq5f.net] 色々あがいた挙句、そこそこ時間がかかる２６手空きを、それぞれで解いてみた。 並列探索で６分。シングル単独動作で１２分。シングル４並列動作で１８分。 やはり、シングルも４並列する事でなにがしかのオーバーヘッドがあるようです。 単純計算だと並列探索６分を４個で２４分に対して、シングル１８分で４つ解ける 事から３３％の速度アップが見込める事になるけど、体感そこまでの効果が感じ られないというか、時間がかかる問題では更に差が大きくなっていて、そいつらに 足を引っ張られている印象。 そのうえで、裏でゴソゴソやりながら計算させる時に色々弊害があるので、 CPUの増強を決断するまで放置しようかと思います。 色々あがいた結果か、並列探索ですこーし速度アップした感じ。 １０％行くかいかないか。 579 名前：535 mailto:sage [2018/12/27(木) 22:05:17.88 ID:gYB4tQZF.net] よくわからんがハイパースレッディングって単純に性能２倍になるわけではないということではなくて？ 580 名前：310 mailto:sage [2018/12/27(木) 23:06:53.59 ID:APLuuq5f.net] もちろんそうなんだけど、排他待ちを要するデータも、待ち合わせロスも 無いので、もうちょっと性能出るんじゃないかと思っていたのです。 あと、うまく説明できないけど、ノード数が多い探索は、ノード数比以上に 時間がかかっている気がしています。まだ感覚の話ですが。 581 名前：535 mailto:sage [2018/12/28(金) 20:37:08.10 ID:HWMCAOZD.net] LV３は強いんだけど詰み状態から詰みを逃してる棋譜が散見される。 直せるもんなら直したほうがいいんだろうけどかなり大変だろうな 582 名前：310 mailto:sage [2018/12/29(土) 09:40:46.33 ID:hnomLa8j.net] んー。シングル並列動作で６時間かかっても解けずに諦めた盤面とを見つけて、 パラレルで解いたら１時間４０分だった。空きマス２６だと通常１分程度なんだけど、 時々こういう時間がかかる盤面がある。今までテストが面倒なので、１０分以内に 終わりそうな奴でテストしていたけど、もしかしたら探索ノードが多い奴ほど、 シングル並列動作での速度低下が大きいのかも知れない。 時間がかかる奴ほど、シングル・パラレル比が悪化するなら、今考えている大体 ３倍程度ってのは成り立たなくなって、もっと悪い事になる。それなら感覚的に 合致する。普通に流れている時には、シングル並列で高速化できそうな手ごたえ があるんだけど、時間がかかる盤面が来ると急速に逼塞していって、なかなか 回復しないという感じ。 パフォーマンスモニタにらみながら、unordered_mapのメモリアロケーションの方法 を 583 名前：想像してみた。初期確保件数指定（倍々で自動追加される）してみたけど、溢れて もいないのにダラダラとメモリー使用量が増えていく。もしかしたらOSにメモリーを 貰いに行く動作が排他待ちになっているのかも知れない。どうやって検証しよう。 やっぱ自前置換表作るしかないのかなぁ。 [] [ここ壊れてます] 584 名前：310 mailto:sage [2019/01/01(火) 10:13:37.88 ID:y24geaJt.net] あけおめです。 ヒープをダラダラと確保するのが気になったので、色々いじりました。 ordering用のvectorを、配列にしてスタックに。ついでにクラス化してメンテ性アップ。 少しだけ速度アップした気がする。 自前ハッシュテーブル型の置換表を作ってみた。 最初に大きく領域確保して、溢れた時以外領域確保しないようにした。 基本、余計な機能は実装していないので、処理は軽いはずなんだけど… 極ほんの少しだけ速度ダウンした感じ… 記譜作成はunordered_map版で実行しながら、改良をしてみたいと思います。 とはいえ、ソース的にはあんまり改良の余地がないんだよなぁ。 速度がそん色ないところまで行けたら、シングル版の並列での速度低下が メモリー確保が原因か検証できるかなぁ。 585 名前：310 mailto:sage [2019/01/05(土) 09:07:42.68 ID:KwyVlHZX.net] チェーン型でハッシュを組んでましたが、テーブルがあふれると結局ダラダラと メモリー獲得し始めるので、オープンアドレス型に変更して、まとめて領域を追加 するようにしました。 この辺、もう趣味の世界ですね。 何をしても、速度は上がりも下がりもしない（汗 やっぱり探索ノードを減らす工夫が重要ですね。 586 名前：535 mailto:sage [2019/01/05(土) 21:26:02.72 ID:TXR2vHHf.net] 自己対戦のみで強くなるアルファゼロは理想ですが実装が難しそうなので せっかく棋譜も集めてるので教師あり学習をやってみようかと思案中。 587 名前：535 mailto:sage [2019/01/06(日) 00:55:45.70 ID:6f3tqt5A.net] とりあえず、棋譜データからmin-max探索して黒有利の局面か白有利の局面かの２択を学習させようかな。とか思ってます。 そろそろ寝るか。。。 588 名前：535 mailto:sage [2019/01/06(日) 02:33:16.90 ID:6f3tqt5A.net] 寝るタイミングを逸してしまったｗ プログラミングってこれがあるから怖いよねｗ 589 名前：535 mailto:sage [2019/01/06(日) 02:46:46.55 ID:6f3tqt5A.net] なんか１００兆局くらい棋譜を集めると序盤DBだけでもかなり押せるんじゃないかなぁ。 そんな感じ。 いかん、寝なければｗｗ 590 名前：名前は開発中のものです。 mailto:sage [2019/01/06(日) 03:01:38.94 ID:aGENq217.net] 質の悪い棋譜ばかり100兆局集めてもあんまり強くならない気がするのですがどうなんでしょう 質のいい棋譜がそれだけ集まればいいですがそれはほぼ不可能ですし… 591 名前：535 mailto:sage [2019/01/06(日) 03:14:04.86 ID:6f3tqt5A.net] そうはいってもLV3の棋力はかなり高い。 囲碁将棋でいえばアマチュア３段くらいには相当するはず。 592 名前：535 mailto:sage [2019/01/06(日) 03:18:59.57 ID:6f3tqt5A.net] 波があるからアマチュア３段は言い過ぎだったかなｗ でもまあ強い時はかなり強い。 593 名前：310 mailto:sage [2019/01/06(日) 14:23:08.43 ID:a93oWf/5.net] 置換表一時調子が良かったのですが、修正加えたら崩壊。 なんとなく読み取りが変な感じなんだけど、どこがおかしいのか全くわからず。 >>578 棋譜たくさん集めて序盤DB作ったら、その序盤DBのMax手順以外の手について は、分岐した以後の盤面だけで学習させると序盤の穴が埋まるというか、間違った 盤面でぼやっとした学習するの避けられるかも。 今、序盤についてはそのやり方で学習させてます。 594 名前：535 mailto:sage [2019/01/06(日) 20:12:44.73 ID:6f3tqt5A.net] とりあえず、昔作ったTINY-DNNのプログラムを引っ張り出してきて学習プログラムを仮組したが絶望的に遅いorz グラボ使えればちっとは違うんだろか？うーむ。 595 名前：310 mailto:sage [2019/01/06(日) 20:34:20.52 ID:a93oWf/5.net] オープンアドレスうまく動くようになりました。 ここに愚痴ると、直後に原因がわかる罠ｗ この数日の葛藤は何だったんだ。 < 596 名前：310 mailto:sage [2019/01/06(日) 20:36:40.74 ID:a93oWf/5.net] >>582 Tiny-DNNはGPU対応していないんじゃないかなぁ。 結局、DCNNはGPUで処理しないと無理っつー気がする。 597 名前：535 mailto:sage [2019/01/06(日) 20:44:29.63 ID:6f3tqt5A.net] >>584 あ〜やっぱそうなんですかねぇ。 GPUも結構いいの買ったのでぜひ活用したいところではあります。 598 名前：535 mailto:sage [2019/01/06(日) 22:23:00.36 ID:6f3tqt5A.net] 明日は仕事なのでハマらないうちに切り上げようｗｗ 社会人として自制しなければｗｗｗ 599 名前：535 mailto:sage [2019/01/07(月) 20:55:27.41 ID:4rY/alBf.net] 学習回しても損失が全く減らない。。。 そういやそんなのあったな。orz 600 名前：535 mailto:sage [2019/01/07(月) 23:12:38.14 ID:4rY/alBf.net] なんかネットワーク初期化忘れてたみたいw 初期化したら損失減ったｗ ちょっと希望が出てきた。 601 名前：535 mailto:sage [2019/01/08(火) 23:12:12.87 ID:1omQC7Mg.net] 損失減ることは減るんだけどホントにちょっとづつしか減っていかない。 ネットワークの形状が悪いんだろうか？学習率だろうか？ うーん、深みにはまりそうorz 602 名前：310 mailto:sage [2019/01/09(水) 20:33:25.82 ID:9GUGdavc.net] 学習の速度はオプティマイザに依存します。 普通のSGDだと、あちこちぐるぐる回ったり、平野トラップで立ち往生したり、 局所最適解から抜け出せなくなったり。また、SGDは学習率（α）を大きくすると、 簡単に発散しちゃったりしますので、学習率を低めにして１０００回とか学習する 事になります。それでも上記の問題で、なかなか収束しなかったり、うまく学習 できなかったりします。 そういうものなのです。昔は、初期値（乱数設定しているはず）を変えてみたりして トライ＆エラーしてましたが、今なら別のオプティマイザ（RMSpropやADAM）を試す べきかと思います。それでも数百回は学習を繰り返さないといけないと思います。 久々に検索したら結構種類が増えてた。 https://qiita.com/ZoneTsuyoshi/items/8ef6fa1e154d176e25b8 自分は線形回帰モデルですが、SMORMS3を使って効率化を図っています。 それでも、数百回学習しないと損失は落ち着いてきません。 603 名前：310 mailto:sage [2019/01/09(水) 22:31:13.85 ID:9GUGdavc.net] 置換表ですが、結局のところ、ハッシュのビット数を増やしてチェーン接続があまり 生じないようにし、メモリーをある程度のサイズでまとめて確保する、チェーン型 ハッシュに落ち着いています。 普段速度計測に使っているFFO#40-49ではconcurrent_unordered_map版より若干 遅いのです。が、どうも残り２８手（現在はそのあたりをチェック中）では、自作チェーン ハッシュの方が早いというか、ノード数が増えた時に速度低下が少ないように感じて おり、現在は自作置換表を使っています。 とはいえ、２９手や３０手まで行った暁にはチェーン接続が多発し始めて速度低下が 始まると思われるので、対策を考えて行きたいと思います。２８手が終わるまでまだ 一カ月くらいかかるので、幸か不幸か時間はたっぷりあります(--; 今のところチェーンの代わりに２分木を置いて、ハッシュが衝突したときの速度低下を O(n)からO(log(2)ｎ)にしてみようかと考えています。 604 名前：535 mailto:sage [2019/01/09(水) 23:20:11.40 ID:ED/1LPLd.net] ふーむ。要素が少ない時はリストやツリーは遅く、配列が圧倒的に早いという認識でしたが。 605 名前：535 mailto:sage [2019/01/12(土) 00:34:20.08 ID:I11IVt9R.net] あれ、序盤DBに棋譜を追加したら全然おかしな手を打つようになっちゃった。 棋譜がまずいのかな？ 606 名前：535 mailto:sage [2019/01/12(土) 01:02:50.64 ID:I11IVt9R.net] くそ〜強いAI（自我があるとかではないよ）作りてぇなぁ 607 名前：535 mailto:sage [2019/01/12(土) 01:39:38.14 ID:I11IVt9R.net] 三連休とはいえそろそろ寝なければな。 生活のリズム崩すのはいくない。 608 名前：535 mailto:sage [2019/01/12(土) 21:33:08.59 ID:I11IVt9R.net] 質にばらつきのある棋譜から良いデータを抽出する方法はあるのだろうか？ 609 名前：535 mailto:sage [2019/01/12(土) 22:30:56.75 ID:I11IVt9R.net] うーんせっかく３連休なのに捗らないな。 これだというアイディアが湧くまでこねくり回すしかないか。 610 名前：535 mailto:sage [2019/01/13(日) 22:01:49.93 ID:vPz6niN1.net] 結局アルファゼロという正解がある限りその呪縛から逃れるのはかなり難しいorz うーん。 611 名前：535 mailto:sage [2019/01/14(月) 21:36:22.16 ID:yfXkG3lc.net] やっぱグラボも活用したいなぁ。 でも難しいんだよなぁ。 とくにウィンドウズだと。 612 名前：535 mailto:sage [2019/01/16(水) 00:51:29.20 ID:ecOlQUBV.net] 昨日一日学習回して損失が初期値の2/3位になった。 この辺が限界かなぁ それともぞうきんを絞るようにまだまだ損失減るんだろうか？ 613 名前：310 mailto:sage [2019/01/18(金) 00:47:06.53 ID:YI61Q9H1.net] NN系は学習してるんだかわからない時があるよね。 とことんまで回すと今度は過学習も怖くなってくるし。 こちらは、自作concurrent_mapクラスができました。 ハッシュキーは二分木で、ハッシュ値は64bit。 配列ハッシュキー版と同様に、削除もiteratorも無し。 すこーし速度があがったかなぁ程度。 衝突時の処理はチェーン式。流石に64bitだとキーの衝突が無い。 棋譜訂正は時間がかかるので、暇つぶしが必要な状態。 二分木を赤黒木に変えてみようかと思い始めています（汗。 本当はヒューリスティックスの改良の方が効果あるんだろうなぁ。 614 名前：535 mailto:sage [2019/01/18(金) 22:51:46.73 ID:glnAkAuX.net] 今週は残業がひどかったorz でも土日は休める。 615 名前：310 mailto:sage [2019/01/19(土) 09:03:58.77 ID:/dbSBJQm.net] 赤黒木を検討してますが、これ並列処理だと木全体をロックしないと いかんのではないかと…。置換表のように追加の頻度が高いケース では、排他待ちでパフォーマンス出ないかも。 まあ、やってみるしかないけれど。 616 名前：535 mailto:sage [2019/01/19(土) 11:25:42.95 ID:R+TIxYAB.net] 赤黒木とかめっちゃむずかしいやつですやん。 さすがですな。 617 名前：535 mailto:sage [2019/01/19(土) 19:50:28.36 ID:R+TIxYAB.net] ん、なんか学習したネットワークがすべてのデータに対して同じ結果を返してるっぽい？ 618 名前：535 mailto:sage [2019/01/19(土) 19:58:01.80 ID:R+TIxYAB.net] 学習開始時のネットワークの重みの初期化をミスってるんだろうか うーん。 619 名前：535 mailto:sage [2019/01/19(土) 20:54:13.90 ID:R+TIxYAB.net] tiny-dnn以外のGPU使えるライブラリで重みだけ学習してアプリケーションからはtiny-dnnを使うというのもあるのだろうか 620 名前：535 mailto:sage [2019/01/20(日) 02:28:47.86 ID:O7gh4nMQ.net] 全く同じ結果ではなく微妙に違う結果を返してるのは確認できたけど。 単に学習量がたりてないのかなぁ。 621 名前：535 mailto:sage [2019/01/20(日) 15:00:24.16 ID:O7gh4nMQ.net] やっぱり全く同じ結果返してる？？ 混乱してきたorz 622 名前：535 mailto:sage [2019/01/20(日) 15:40:18.18 ID:O7gh4nMQ.net] 層が多すぎたのが悪かったみたい？ 層減らしたら違う値になった。 623 名前：535 mailto:sage [2019/01/20(日) 17:41:45.52 ID:O7gh4nMQ.net] お、LV１に勝った！ まあDNNの学習の効果の勝利というよりも序盤DBと詰みルーチンの補助による勝ちなんだけどね。 でもとりあえず、それっぽく動くところまで来ました。 624 名前：535 mailto:sage [2019/01/20(日) 17:54:10.26 ID:O7gh4nMQ.net] 序盤DBが良すぎてDNNの真価がわからないから序盤DB外してみるか… 625 名前：535 mailto:sage [2019/01/20(日) 17:59:21.27 ID:O7gh4nMQ.net] 酷すぎｗｗｗｗ でもランダムよりはマシに見える。 626 名前：535 mailto:sage [2019/01/20(日) 18:24:44.15 ID:O7gh4nMQ.net] やっぱ序盤DBに頼るか… こんなにプログラムが楽しいの久しぶりやな 627 名前：535 mailto:sage [2019/01/20(日) 20:01:09.83 ID:O7gh4nMQ.net] たぶんだけどまだまだ棋譜増やしたほうがいい。 ていうかあればあるほどいいい。まだまだ良くなる。 可能なら１００万局を目指したい。 628 名前：310 mailto:sage [2019/01/22(火) 00:34:53.58 ID:9pySCUmT.net] 赤黒木大体できたけど…ただの二分木よりほんの少し遅い…。 元々ハッシュでランダマイズしているから、二分木の末端ノードまでの深さは 綺麗な正規分布になっていて、赤黒木にしても木の最頻高さで３割程度しか 629 名前： 小さくならないという事で、ツリーを修正するオーバーヘッドが効いているのか、 それとも木全体でしか排他できないのが原因なのか。 もうちょっと調べてから諦めます。 [] [ここ壊れてます] 630 名前：535 mailto:sage [2019/01/22(火) 22:52:21.02 ID:jAP2hLDv.net] 要素が１００個未満ならぶっちゃけvectorでいいと思いますが。。。 631 名前：535 mailto:sage [2019/01/22(火) 23:02:42.33 ID:jAP2hLDv.net] 前も同じこと言ったような気がするけど、学習させるなら局面の勝率より次の一手のほうがいいのだろうか？ 632 名前：名前は開発中のものです。 [2019/01/22(火) 23:17:25.29 ID:LaaXTOn4.net] いまきたんですがここはどんなゲームを開発してるんですか じぶんで開発したとして対戦相手=プログラムありますか 633 名前：535 mailto:sage [2019/01/22(火) 23:34:54.50 ID:jAP2hLDv.net] >>619 とりあえず、落ち着いて。 過去ログから読んでください。 634 名前：310 mailto:sage [2019/01/23(水) 01:56:46.43 ID:QHWWUXAJ.net] 置換表に使ってるので要素数は現在残り２８手で１００万超える事もあります（汗 まあ、βカットの具合でだいぶ変わるので、学習進むと減るんですが。 最低でも残り３０手まで行くつもりなので、１０００万くらいは想定したいです。 次の一手ソート用の配列は、Array型にしています。３２個確保すれば足ります。 こちらも比較したところ、明確に速度差がありました。この辺から、領域をチマチマ 確保されるオーバーヘッドが気になりだした次第です。 で、赤黒木ですが、実装が悪いのだと思いますが、現時点で２分木と比較して およそ３倍時間がかかります。シングル動作でも同じくらいの差になるので、 排他待ちではなく、木のつなぎ替え処理の重さが原因かなと。置換表は追加が の比率が大きいので、ポインタたどるロスは優位ではない感じ。 というわけで、赤黒木はちょっと放置。 というか、二分木もシングル動作は１０倍くらい速い感じなので、今一度シングル 探索の並列化を試そうと思っています。 635 名前：310 mailto:sage [2019/01/23(水) 02:07:28.76 ID:QHWWUXAJ.net] >>618 min-Max前提だと、探索値を求める際には勝率（点数）が必須で、 次の１手評価関数はオーダリングや前方枝刈向きではないですか？ 探索深さ１なら次の１手で行けますが。 初代アルファ碁も、両方組み合わせていますが、次の１手評価関数で 手の優先順位をつける事で読み深さを実現した変則mctsで、最終的には 評価値で判断していますよね。 636 名前：535 mailto:sage [2019/01/23(水) 20:43:46.28 ID:B65SvCza.net] ふーむ、勝率のほうが応用が利くってことですかね？ もうしばらく勝率で学習させてみます。 637 名前：535 mailto:sage [2019/01/23(水) 21:07:20.14 ID:B65SvCza.net] ついネットワークを大きくしたくなっちゃうけど。 本当は小さいネットワークでエポック数を稼いだほうがいいのかもしれない。 638 名前：535 mailto:sage [2019/01/23(水) 21:28:27.72 ID:B65SvCza.net] そういえば、対称局面も学習データとして使ったほうがいいんでしたっけ？ 639 名前：310 mailto:sage [2019/01/24(木) 01:32:42.88 ID:cGqmeFv+.net] 囲連星は初期配置ないんでしょ？ だったら対象局面ありの方が良いと思う。 オセロは悩み中。 初手をF5固定にした時に、本当に対称局面が出てくるのかわからない。 対称局面が同じ重要性で生じないのであれば、評価値を希釈しちゃうだけ。 学習の時間も単純に倍々で増えるので、今はやっていない。 強いて言うなら、F5F6E6の次がF4とD6で斜め対称になるので、ここだけは 記譜作成時にはF4固定にして、D6の対称局面を作っている。 640 名前：310 mailto:sage [2019/01/24(木) 01:49:46.37 ID:cGqmeFv+.net] 置換表自作の件、目的を見失っている（汗 一旦リセットして、最初からやり直して、当初の目的に戻ろうと思うorz 641 名前：578 mailto:sage [2019/01/24(木) 01:53:14.72 ID:mzMMzuaC.net] 私は教師データの数が8倍になるのは大きいと思って対称局面も入れて学習させてます とくにDeep Learningさせてると（ネットワークの規模にもよりますが）だいぶ過学習しなくなります もっとも、Deep Learningするんだったら対称性を考慮したネットワークにしたほうがいいのかもしれないですが・・・ 642 名前：310 mailto:sage [2019/01/24(木) 02:08:25.51 ID:cGqmeFv+.net] 着手できる場所の自由度が高いゲームは回転させるべきだと思う。 オセロは着手可能場所が限られるので、現れない局面が結構ありそう。 ちなみに、オセロは８倍じゃなくて４倍。初期配置が４対称だから。 囲連星は初手天元固定なのかな？ 643 名前：578 mailto:sage [2019/01/24(木) 07:09:21.18 ID:mzMMzuaC.net] >オセロは８倍じゃなくて４倍 たしかに棋譜で考えると4対称しか無いですね 今のところ、学習させるときには現局面しか渡してないので、 90度回転で一致する局面が存在するかもしれないから8倍で良いはず… 644 名前：535 mailto:sage [2019/01/24(木) 22:03:23.55 ID:gSjgdU9w.net] うーん。今のやり方だとLV0やLV1とはいい勝負になるけどLV3には一生勝てないかも？ 出来れば自己対戦による強化学習とか取り入れたいな〜 対称局面もやってみますね。 645 名前：535 mailto:sage [2019/01/24(木) 22:45:59.18 ID:gSjgdU9w.net] なんか長時間計算回してると画面が真っ暗になってマウスやキーボード押しても復帰しないことがあるんだが？ スリープは解除してるはずなんだけどなんなんだろう？ 646 名前：535 mailto:sage [2019/01/25(金) 23:18:39.41 ID:gNQn5rdl.net] LV0ってやっぱ棋力低いな。 そんなLV0といい勝負の俺のAIもあれだけど。 やればやるほどLV3の完成度の高さが際立つ。 647 名前：310 mailto:sage [2019/01/26(土) 17:00:37.38 ID:VyVaK4H+.net] 自作置換表ですが、大体のところがまとまりました。 結局のところ、unordered_mapを作っていた形になります（汗 当初は領域の追加について、データ部分をまとめて追加する方向で改造し、 ハッシュ配列については２２ビット固定で、高速化をしました。で、ハッシュ配列が ２２ビット固定は芸がないと、二分木・赤黒木などを試しましたが、速度大幅低下。 要するに、unordered_mapにmapを組み合わせて、ハッシュのメリットを相殺して しまっていたという事で。 最終的に、ハッシュ配列の追加方法をようやく思いつき、組んでみたところ、それが そのままunordered_mapのrehashだと気が付きました（汗。その後、max_load_factor などを追加して、unordered_mapと条件を揃えて速度比較となりました。 iteratorと削除が無い分だと思いますが、unordered_map、concurrent_unordered_map に対して、それぞれシングル版、concurrent版とも若干高速になりました。 新たな課題は…stlも自作版も、どちらも並列に動かしたconcurrent版の方が遅いと 言う事です。もともとそういうものなのか…テスト方法が並列向けじゃないのか。 648 名前：535 mailto:sage [2019/01/26(土) 17:38:15.71 ID:VGsbBdjp.net] 8対称はメモリがやばいので4対称にします。 4対称で16GB位食ってる。 649 名前：535 mailto:sage [2019/01/26(土) 17:54:22.18 ID:VGsbBdjp.net] 思い切っていいPC買ったけどまだ足りないとかorzorzorz ケチらず64GB積むべきだったか？ 650 名前：535 mailto:sage [2019/01/26(土) 18:59:37.97 ID:VGsbBdjp.net] １エポック4539秒 これは厳しいorzorzorz GPUが使えれば… 651 名前：535 mailto:sage [2019/01/26(土) 19:45:15.05 ID:VGsbBdjp.net] ん、1エポック目だけど損失がかなり少ない。。 対称局面を入力とすることで特徴量がよりはっきりしたということだろうか？ 652 名前：535 mailto:sage [2019/01/26(土) 19:46:56.43 ID:VGsbBdjp.net] ん、動きが断然よくなってる？ まだわからんが。 653 名前：535 mailto:sage [2019/01/26(土) 19:53:15.64 ID:VGsbBdjp.net] 対称局面学習以前はどちらかというとランダムに近かったが 対称局面学習以後はどちらかというと知性があるっぽく見える。 まだわからんが。 654 名前：535 mailto:sage [2019/01/26(土) 20:02:51.02 ID:VGsbBdjp.net] これでエポックが進めばとんでもなく強くなる？ まだわからんが。 655 名前：535 mailto:sage [2019/01/26(土) 20:15:10.01 ID:VGsbBdjp.net] マシンパワーが欲しい！ Googleに匹敵するマシンパワーが！ 656 名前：535 mailto:sage [2019/01/26(土) 20:40:08.93 ID:VGsbBdjp.net] まだLV3には遠く及ばないな。 でも希望が出てきた。 657 名前：535 mailto:sage [2019/01/26(土) 21:34:58.78 ID:VGsbBdjp.net] 学習用、棋譜採取用、対戦統計用、開発用で４台マシンほしいｗ 658 名前：535 mailto:sage [2019/01/26(土) 22:03:09.49 ID:VGsbBdjp.net] やっぱ思考時間短いのはいいな。 モンテカルロは強いけど思考時間長すぎたからな。 659 名前：535 mailto:sage [2019/01/26(土) 23:04:44.42 ID:VGsbBdjp.net] 棋力が低すぎてすさまじい泥仕合になるの切ないorz 660 名前：535 mailto:sage [2019/01/26(土) 23:32:04.39 ID:VGsbBdjp.net] メモリがもっとあれば異なるネットワークを並列に学習とかもできたかもなぁ まさか32GBで足りないとは… 661 名前：535 mailto:sage [2019/01/27(日) 14:58:44.29 ID:RY/5cpPz.net] DNNの評価値とMM法の評価値の和で最終評価値を算出するようにしてみました。 多分DNNのみより強くなってます。

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